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Julia Schmidt

Microsofts Computational Network Toolkit wird zum Cognitive Toolkit

Microsofts Computational Network Toolkit wird zum Cognitive Toolkit

Nach dem Umzug nach GitHub zu Beginn des Jahres steht nun eine erste Beta für Version 2.0 des auf Deep-Learning-Aufgaben gemünzten Toolkits unter neuem Namen zur Verfügung,

Gut zehn Monate nach der Migration des Computational Network Toolkit auf GitHub, präsentiert Microsoft eine Vorschau auf das zweite Major Release seines quelloffenen Deep-Learning-Angebots. Eine der großen Neuerungen des fortan unter dem Namen "The Microsoft Cognitive Toolkit" geführten Projekts ist, dass es sich nun wie eine Bibliothek verwenden lässt und es nicht mehr nötig ist, die CNTK-Programmdatei auszuführen und darüber das gewünschte Netzwerk zu programmieren. Derzeit stehen Schnittstellen für Python und C++ zur Verfügung.

Darüber hinaus haben die Entwickler Optionen zur automatischen Installation und Konfiguration der Umgebung sowie der Objekterkennung mittels Fast R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) integriert. Weitere Neuerungen sind zudem in der Evaluation Library zu finden, wobei diese zum Großteil durch die neuen Schnittstellen begründet sind, aber auch das parallele Abarbeiten von Evaluationsanfragen soll nun beispielsweise möglich sein.

Skalierbarkeit soll als Alleinstellungsmerkmal dienen

Da derzeit allerlei Unternehmen vergleichbare Angebote freigeben, Amazon und Google sind nur einige Beispiele, stellen die Entwickler des Cognitive Toolkit seine gute Skalierbarkeit als Unterscheidungsmerkmal heraus. So ist es etwa in der Lage, bei größeren Datenmengen mehrere Server einzubeziehen, wodurch es in Sachen Geschwindig- und Genauigkeit besser abschneiden soll als Konkurrenten. Zudem ist es durch eine Zusammenarbeit mit Nvidia in der Lage, mehrere GPUs zu nutzen oder mit dem derzeit im Vorschaustadium befindlichen Cloud-GPU-Angebot Azure N-Series zusammen zu arbeiten.

Nähere Informationen zum Cognitive Toolkit sind neben Tutorials, der Dokumentation und Artikeln auf der neu lancierten Projektsite und im GitHub-Wiki zu finden. Grundlegend stellt das Kit Hilfsmittel zum Programmieren selbstlernender Programme zur Verfügung, die dazu Nachbildungen neuronaler Netze verwenden. (jul)

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