Publicado en: Feb 28, 2018
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS ya poseen compatibilidad con Chainer, un marco de trabajo flexible e intuitivo para redes neuronales. Chainer utiliza un enfoque de «definición mediante ejecución» que permite a los desarrolladores definir su arquitectura de red de aprendizaje profundo sobre la marcha. Estos gráficos computacionales dinámicos resultan especialmente útiles cuando se trabaja con redes neuronales recurrentes (RNN) y con entradas de longitud variable como en el procesamiento del lenguaje natural. Puede comenzar a utilizar rápidamente Chainer mediante nuestro tutorial paso a paso.
Esta versión también incluye PyTorch 0.3.1 y Apache MXNet 1.1, que proporcionan mejoras de rendimiento y usabilidad, así como correcciones de errores. Las AMI de aprendizaje profundo de AWS están diseñadas para ayudarlo a crear aplicaciones de aprendizaje profundo estables, seguras y escalables. Visite nuestra guía de documentación para seleccionar la AMI correcta para su proyecto y comience con el aprendizaje profundo en AWS.