返回信息流推荐一个新的深度学习库，是由机器学习大牛陈天奇、李沐、antinucleon等人最新实现的DeepLeaning并行库。现在在Kaggle上非常火的xgboost就是由他们完成的，曾经拜读过xgboost源码，非常佩服他们的机器学习功底和编程能力。相信MXNet也绝不会令大家失望。
MXNet融合了Minerva的动态执行，cxxnet的静态优化和Purine2的符号计算等思想，直接支持基于Python的parameter server接口，使得代码可以很快向分布式进行迁移。而且模块设计清晰，每个模块都有直接利用的价值。
在图像处理的速度和占用内存上，MXNet有非常大的提升，下面是相关的数据：
https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/example/imagenet
接着是转的一些MXNet的介绍：
github地址：https://github.com/dmlc/mxnet
MXNet技术特性：
http://card.weibo.com/article/h5/s#cid=1001603892406947857070&vid=1098252410&extparam=&from=&wm=0&ip=66.249.84.206
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介绍一个新的DeepLearning库 -- MXNet
chen1991
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