MXNet

딥 러닝 기술의 목적은 인간 두뇌의 신경망을 모델화하는 복수의 처리 계층을 이용하고 네트워크에 학습할 대량의 데이터를 공급함으로써 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 것이 목적이다.

MXNet은 CXXNet, 미네르바(Minerva), 퓨린2(Purine2)를 개발한 DMLC가 개발한 가벼운 딥 러닝 라이브러리이다. DMLC는 이들 프로젝트에서 얻은 교훈을 복합적인 상징 및 명령 프로그램에 적용했다. 기본적으로 MXNet은 상황에 따라 상징 및 명령 연산을 자동으로 병렬화하는 동적 의존성 스케줄러(Scheduler)를 사용한다.

그 위에 구성된 그래프 최적화 계층으로 MXNet은 빠르고 메모리 효율이 높다. 라이브러리는 이식성이 뛰어나고 가벼우며 여러 GPU 및 머신으로 즉시 확장할 수 있다. 심지어 스마트폰에서 이미지 인식 등의 작업을 수행할 수도 있다. DMLC 그룹은 대형 오픈소스 기계 학습을 보급하는 것이 목표이다. 이를 위해 MXNet은 딥 러닝 시스템을 개발하기 위한 일련의 청사진과 지침을 포함하고 있다.

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