机器学习框架DyNet启用新网站，以吸引更多用户

雷锋网获悉：在机器学习公司Petuum员工帮助下，近期热门的神经网络工具包DyNet近日启用了一个新的网站：dynet.io，即日起对DyNet感兴趣的同学可以访问网站获得关于DyNet的教程、实例、最新动态等信息。

DyNet是一个基于网络结构的动态声明（Dynamic Declaration of network structure）。今年1月，来自卡内基梅隆大学、Google Deepmind、以色列巴伊兰大学、艾伦人工智能研究所、IBM T.J. Watson研究中心、墨尔本大学、Google、微软、华盛顿大学等研究者共同发表了一篇论文介绍了DyNet。该工具包在 GitHub 上开源的地址为：http://github.com/clab/dynet，在新的网站启用之前，这也是DyNet爱好者们的主阵地。

据雷锋网了解，DyNet是基于动态计算图的，长处在于其“动态性”，可以为每一个训练样例动态地定义一个计算图。包括：

• 动态计算图：DyNet可时构建计算图，这使得变量输入和变量输出模型能以高性能实现；

• 动态批处理操作：DyNet能自动将操作重新组合成批次，从而在无需开发者操作情况下获得最佳性能，方便Debug；

• 适合复杂结构：DyNet非常适合自然语言处理、图形结构、强化学习和其他复杂状态空间的处理。

而从DyNet第一作者Graham Beubig的Twitter看，相比起其他类似工具，在某些特定场合训练速度有近10倍的提升：

关于DyNet的更详细内容，可参阅DyNet论文：《DyNet: The Dynamic Neural Network Toolkit》。

小结

雷锋网注意到，在机器学习领域，如Dynamic neural net，mixture of experts，one network one example等新概念层出不穷，这也进一步推进了如DyNet、Pytorch、TF Fold等新一批深度学习框架的发展。而这些深度学习框架也在通过各种方式吸引更多用户发展壮大（如MxNet作者李沐最近就正在做一系列的相关课程），各位在深度学习前线的研究者不妨多关注这些领域，或许会有惊喜哦。

雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。