DyNet は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。米カーネギーメロン大学の言語技術研究所が主導して開発している。特徴として、バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する手法(Define by Run)の採用が上げられる。また、機械学習ライブラリの多くは、インターフェースとしてPythonを採用しているため、PythonだけでなくC++から利用できることも特徴である。GPUによる高速化に対応しているが、複数GPUには対応していない。C++11以上でコンパイルできる。

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  • DyNet は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。米カーネギーメロン大学の言語技術研究所が主導して開発している。特徴として、バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する手法(Define by Run)の採用が上げられる。また、機械学習ライブラリの多くは、インターフェースとしてPythonを採用しているため、PythonだけでなくC++から利用できることも特徴である。GPUによる高速化に対応しているが、複数GPUには対応していない。C++11以上でコンパイルできる。 (ja)
  • DyNet は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。米カーネギーメロン大学の言語技術研究所が主導して開発している。特徴として、バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する手法(Define by Run)の採用が上げられる。また、機械学習ライブラリの多くは、インターフェースとしてPythonを採用しているため、PythonだけでなくC++から利用できることも特徴である。GPUによる高速化に対応しているが、複数GPUには対応していない。C++11以上でコンパイルできる。 (ja)
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