Apache MXNet

2017年2月28日 (二) 06:31的版本

Distributed (Deep) Machine Learning Community，简称DMLC。

DMLC是由一群极客发起的组织，主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具。近来流行的boosting模型xgboost便是出自这个组织。开源了一个深度学习工具mxnet，这个工具含有R，python，julia等语言的接口。

Apache MXNet 是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架，支持包括卷积神经网络 (CNN) 与长短期记忆网络 (LSTM) 在内的顶尖深度模型。

支持关于多个 CPU/GPU 机器的分布式学习，以利用云规模。

同时支持命令和符号编程，以最大程度提高效率和生产力。

可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。

支持在 Python、R、Scala、Julia 和 C++ 中构建和学习模型。预先经过学习的模型可用于预测，甚至在采用 Matlab 或 Javascript 等更多种语言的情况下也是如此。

无论您的编程语言为何，经过优化的 C++ 后端引擎均可并行执行 I/O 和计算，且执行效果最佳。

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 ==新闻==
-*[https://incubator.apache.org/projects/mxnet.html MXNet进入Apache基金会孵化项目] (2017.01.23)
+*[https://incubator.apache.org/projects/mxnet.html MXNet进入Apache基金会孵化器项目阶段] (2017.01.23)
+==简介==
+Apache MXNet 是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架，支持包括[[Convolutional_neural_network|卷积神经网络]] (CNN) 与长短期记忆网络 (LSTM) 在内的顶尖深度模型。
+==优势==
+*支持本机分布式培训
+支持关于多个 CPU/GPU 机器的分布式学习，以利用云规模。
+*灵活的编程模型
+同时支持命令和符号编程，以最大程度提高效率和生产力。
+*可从云中移植到客户端
+可在 CPU 或 GPU、群集、服务器、桌面或手机上运行。
+*支持多种语言
+支持在 Python、R、Scala、Julia 和 C++ 中构建和学习模型。预先经过学习的模型可用于预测，甚至在采用 Matlab 或 Javascript 等更多种语言的情况下也是如此。
+*优化的性能
+无论您的编程语言为何，经过优化的 C++ 后端引擎均可并行执行 I/O 和计算，且执行效果最佳。
+*Apache开源社区
 ==指南==