大家都不po文不知道是不是都去寫deep learning了lol
好吧我知道要跑DL大家都用Keras,CNTK
或是直接寫PyTorch, TensorFlow, MXNet了
不過我看了一下Wolfram論壇討論,MMA裡DL實作是連MXNet
也支援CUDA (不支援multi-GPU就是)
看起來是可以拿來作為DL研究平台的
但本魯只有MMA10只能看document邊流口水邊喊有缺點lol
1. 沒多GPU支援QQ 只好多開惹,不知道能不能設affinity
2. 沒辦法自訂training算法 PercentDelta應該會快很多
2-1. Learning schedule只能考慮跑了多久? Really?
2-2. 不能設adaptive batch size...OTZ
2-3. 沒有L1 regularization, 可能要手動設loss function
3. 只有標準dropout 要自訂要靠rand# layer 感覺會很慢
4. 沒有RL或GAN功能 得寫迴圈一直產生gpu工作 應該很慢
不知道版上有沒有在用MMA玩DL的
大家可以來討論看看~