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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lol1. 沒多GPU支援QQ 只好多開惹,不知道能不能設affinity2. 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...OTZ2-3. 沒有L1 regularization, 可能要手動設loss function3. 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~--
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