Caffe2 ist der Nachfolger des Frameworks Caffe, das ursprünglich von dem jetzigen Facebook-Mitarbeiter Yangqing Jia an der University of California entwickelt wurde. Im Zuge der F8 hat Facebook sein Deep-Learning-Framework Caffe2 Open Source gestellt. Das Framework folgt auf das Original-Caffe.
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Facebook stellt Caffe2 Open Source
Im Zuge der F8 hat Facebook sein Deep-Learning-Framework Caffe2 Open Source gestellt. Das Framework folgt auf das Original-Caffe. Das Framework wird bei Facebook genutzt, um große Machine-Learning-Modelle zu trainieren und um KI in Mobile-Apps zu bringen.
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Caffe2 wird von Facebook unter der Open-Source-Lizenz BSD veröffentlicht. Dokumentationsmaterial und Tutorials stehen auf Github zum Download bereit.
Caffe2 bietet APIs für C++ und Python und ist darauf ausgerichtet, Machine-Learning-Algorithmen in Smartphone- (iPhone, Android) und in großen Cluster-Anwendungen einzusetzen. Einsatzszenarien sind beispielsweise Bild-, Video- und Textklassifizierung sowie Spracherkennung. Hierfür finden sich im Caffe2 Model Zoo vorkonfigurierte Trainingsmodelle.
Erste Deep Learning – Schritte
Dieses kostenlose Ebook klärt grundlegende Fragen rund um Neuronale Netze und Deep Learning. Es besteht aus rund 70 Seiten und versucht sowohl die Grundideen hinter Künstlichen Neuronalen Netzen zu beleuchten, als auch ein bisschen Theorie. Der Schwerpunkt dieses Werkes liegt jedoch auf der Frage: “Wie kann ich Deep Learning für meine Projekte verwenden?”
Marcel Rupprecht, “Deep Learning – Part 1,” in Neural Ocean, 2016, http://neuralocean.de/index.php/tutorials/german-books/deep-learning-part-1/.
Nützliche Links
Homepage: http://caffe2.ai
Github: https://github.com/caffe2/caffe2
Survey: https://www.surveymonkey.com/r/caffe2
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