对各主流深度学习框架进行深入研究,比较各框架间矢量操作的性能与优劣。根据不同的应用场景对网络模型进行深度优化或设计新的神经网络模型。

基于科学研究主流的人工智能、深度学习的框架与网络模型


源码开放化 对各主流深度学习框架进行深入研究,比较各框架间矢量操作的性能与优劣。根据不同的应用场景对网络模型进行深度优化或设计新的神经网络模型。

生物仿真控制 MEIDIAOS™ 解决了这一难题。

整合了当前市面上主流的深度学习框架,如caffe、Tensorflow、CaffeOnSpark、TensorflowOnSpark和faster_rcnn等。在掌握我们应用平台封装好的方法后,就无需再进行复杂耗时的底层操作。并且学会一套软件操作流程就可以轻松使用基于五种不同框架的矢量操作去进行模型训练了
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