Alors que de nombreux packages dédiés au deep learning ont émergé au cours des dernières années, peu d’options étaient offertes à l’environnement R. MXNET offre les fonctionnalités permettant le développement de modèles sophistiqués, qu’il s’agisse de problèmes de régression par Multi Layer Perceptron, de classification d’images par Convolutional Neural Network ou encore d’analyse séquentielle de texte par Recurrent Neural Network. La présentation se veut une introduction à l’architecture générale de MXNET, à ses principales composantes symboliques et aux utilitaires pour la construction des différentes familles de modèles et à leur réutilisation.

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