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谷歌的deeplearn.js帶來了機(jī)器學(xué)習(xí)的瀏覽器 遠(yuǎn)程控制軟件
開放源碼的GPU加速的打字稿和JavaScript庫支持,讓你來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或運(yùn)行預(yù)先訓(xùn)練模式
谷歌提供的一個開源的,機(jī)器學(xué)習(xí),在瀏覽器中運(yùn)行的硬件加速的圖書館。目前圖書館只支持桌面版本的谷歌瀏覽器,但該項(xiàng)目正致力于支持更多的設(shè)備, 監(jiān)控軟件。
的deeplearn.js庫使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在一個瀏覽器,不需要安裝軟件或后端。“客戶端ML庫可以成為交互式解釋的平臺,用于快速原型和可視化,甚至離線計算,”谷歌的研究人員說。“如果沒有其他的事,瀏覽器是一個世界上最流行的編程平臺。”
使用WebGL的JavaScript API的2D和3D圖形,deeplearn.js可以在GPU上進(jìn)行計算。這提供了顯著的性能,從而得到過去的JavaScript的速度限制,研究人員說,遠(yuǎn)程控制, 灰鴿子遠(yuǎn)程控制軟件。
deeplearn.js模仿公司的tensorflow機(jī)智能庫和NumPy的結(jié)構(gòu),一個基于Python的科學(xué)計算軟件包。“我們也有一些最常用的tensorflow操作實(shí)施的版本。隨著deeplearn.js的發(fā)布,我們將從tensorflow檢查站出口量提供了工具,這將允許作者導(dǎo)入到網(wǎng)頁deeplearn.js推理。”
雖然微軟的TypeScript選擇的是語言,deeplearn.js可以用純JavaScript。演示deeplearn.js特色項(xiàng)目的主頁。Deeplearn.js的加入,將機(jī)器學(xué)習(xí)JavaScript和瀏覽器,其他項(xiàng)目包括tensorfire,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行在一個網(wǎng)頁上,并ml.js,它提供了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)值分析工具對Node.js JavaScript。
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