2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow、MXNet有何优势？ 第1页
1
xie-dan-9 网友的相关建议:
这些开源的软件平台有和芯片公司对接的吗？
以前的NVDA是自己搞了一套，软硬都吃了。现在看来，软件公司想有新的想法。
这个需要硬件公司的支持，才能打破垄断。目前看来没有谁有这样的具体动作啊。
比如，google 开源tensorflow 但是没开源TPU设计。把它作为秘密武器了。
亚马逊和facebook，百度等第二阶梯，似乎没有硬件合作的具体动作。
（目前第一梯队google+NVDA）
1
相关话题
究竟什么是损失函数 loss function?自己学习深度学习时，有哪些途径寻找数据集？
如何证明数据增强（Data Augmentation）有效性？
有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？
GAN（对抗生成网络）可以被用于哪些（商业或潜在商业）实际问题？
机器学习能否用于综合评价？具体怎么操作？
把某人的 DNA 序列作为输入，正面照片作为输出，丢到深度神经网络里面学习，可行吗？
如何评价基于游戏毁灭战士（Doom）的AI死亡竞赛大赛结果？
深度学习方面还有什么Open Problem?
NLP文本分类的本质是不是其实是找相似，对于要分类的句子，在训练集里找最相似的句子？
相关的话题
有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？Python中 __init__的通俗解释是什么？
为什么要学习吴恩达的机器学习？
为什么做stacking之后，准确率反而降低了？
如何看待旷视科技新产品监视学生上课？
2020年，多标签学习（multi-label）有了哪些新的进展？
神经网络分类训练后得到的是连续的数怎么离散？
ICML2020有哪些值得关注的工作?
使用强化学习解决实际问题时常常避不开环境模拟或者使用离线强化学习算法，两者分别有什么优缺点？
怎样让机器有意识?
CTC和Encoder-Decoder有什么关系?
二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？
能否使用区块链的算力来解决深度学习训练？
搞机器学习的生环化材是天坑吗？
年轻人为什么要做期货？
深度学习对图像的处理，为什么大多基于RGB，而没有其他色彩空间，比如HSV？
mxnet的并行计算为什么这么牛，是什么原理？
从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来 3-5 年机器学习相关就业会达到饱和吗？
搞机器学习的生环化材是天坑吗？
如何看待鄂维南院士等发起的机器学习联合研讨计划（c2sml.cn）？
当前人工智能特别是深度学习最前沿的研究方向是什么？
据说机器学习长于预测，计量经济学长于解释。有什么具体例子是机器学习完成了很好的预测却在解释上表现不好？
怎么形象理解embedding这个概念？
当前深度学习理论基础薄弱是否意味着我们应该放弃深度学习应用(计算机视觉、自然语言处理)？
batchsize=1时可以用BN吗?
Batch Normalization 训练的时候为什么不使用 moving statistics？
如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders？
为什么Bert中的CLS在未fine tune时作为sentence embedding性能非常糟糕？
神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？
如何评价剑桥，腾讯， DeepMind以及港大团队新作 SimCTG ?