ABBYY开源NeoML,一种用于深度学习和传统算法的机器学习框架

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Source: //github.com/neoml-lib/neoml

ABBYY 最近宣布推出 NeoML,这是一个用于构建,训练和部署机器学习模型的开源库。 NeoML是针对跨平台和移动设备在云环境中运行的应用程序进行优化的跨平台框架。它支持深度学习和传统机器学习算法。

NeoML框架被ABBYY工程师用于计算机视觉和自然语言处理任务,包括图像预处理,分类,文档布局分析,OCR以及从结构化和非结构化文档中提取数据。

在性能方面 “NeoML为在任何设备上运行的预训练图像处理模型提供了15-20%的性能提升*.” NeoML被设计为通用工具,可以处理和分析各种格式的数据,包括文本,图像,视频和其他格式。它支持C ++,Java和Objective-C编程语言; Python将很快添加。

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特征:

  • 它由支持100多种图层类型的神经网络组成
  • 它支持传统的机器学习:20多种算法(分类,回归,聚类等)
  • 它支持CPU和GPU以及快速推断
  • 它支持ONNX(开放神经网络交换)
  • 它支持C ++,Java,Objective-C等语言。 Python将很快添加
  • 它支持跨平台。相同的代码可以在Windows,Linux,macOS,iOS和Android上运行

Github: //github.com/neoml-lib/neoml

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