BMXNet je open-source knihovna pro binární neuronové sítě, kterou v roce 2017 vydal Institut Hasso Plattnera v Postupimi a která je postavena na frameworku Apache MXNet. Binární sítě ukládají váhy a aktivace jedním bitem místo 32, takže modely jsou mnohem menší a rychlejší – což je atraktivní pro chytré telefony a vestavěná zařízení, obvykle však za cenu určité ztráty přesnosti. Od ukončení projektu MXNet v roce 2023 je BMXNet zajímavý hlavně pro výzkum (stav k říjnu 2026).
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoApache MXNet byl open-source framework pro hluboké učení, který dokázal efektivně trénovat modely na více GPU a počítačích a nabízel rozhraní pro Python, C++, R, Scalu a další jazyky. Amazon Web Services jej několik let podporoval jako svůj preferovaný framework. Apache Software Foundation projekt v září 2023 ukončila a do února 2024 jej přesunula do Apache Attic; už se dále nevyvíjí. Existující modely se obvykle přesouvají do jiných frameworků.
Umělé neuronové sítě (ANN) jsou výpočetní modely složené z mnoha propojených jednotek („neuronů“) uspořádaných do vrstev, které zpracovávají vstupy prostřednictvím vážených spojení. Při trénování se váhy krok za krokem upravují na příkladech, obvykle zpětným šířením chyby (backpropagation). ANN jsou základem hlubokého učení a pohánějí rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči a velké jazykové modely. Navzdory biologické inspiraci fungují mnohem jednodušeji než lidský mozek.
Hluboké učení (deep learning) je odvětví strojového učení, které používá umělé neuronové sítě s mnoha vrstvami. Takové sítě se z velkého množství dat samy učí, na kterých rysech záleží – od hran v obrazech po významové vztahy v textech. Hluboké učení stojí za dnešními jazykovými modely, rozpoznáváním obrazu a řeči i strojovým překladem a obvykle vyžaduje značný výpočetní výkon a množství trénovacích dat.
