基于PyTorch重写sklearn,《现代大数据算法》

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其中其他很酷的算法:

项目作者Daniel Han-Chen,毕业于澳大利亚新南威尔士大学,专注于AI、NLP和无监督机器学习的推荐和匹配算法。

基于HyperLearn,作者展示了怎么能否 让所以机器学习算法更快、更高效。

 ●  将会新的并行算法,非负矩阵分解的拟合时间相比sklearn减少500% ●  Euclidean算法/余弦类似度算法加快40% ●  LSMR迭代最小

专为大数据而设计,HyperLearn都都都能否 使用500%以下的内存,并在其他模块上运行时延提高500%以上。将支持GPU,其他所有模块都在 并行化的。

HyperLearn是有一两个基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn,它的其他模块时延更快、都都能否 内存更少,时延提高了一倍。