人工智能 深度学习(Deep learning)开源框架
Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。
1、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样,Caffe也是由C++开发,Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目(可以识别喵星人的人工智能神经网络)的基础。
2、Theano。2008年诞生于蒙特利尔理工学院,Theano派生出了大量深度学习Python软件包,最著名的包括Blocks和Keras。
3、Torch。Torch诞生已经有十年之久,但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua(该语言曾被用来开发视频游戏)。
4、Brainstorm。来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包,Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。
5、Chainer。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks,今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则,也就是说,该网络在运行中动态定义,而不是在启动时定义,这里有Chainer的详细文档。
6、Deeplearning4j。 顾名思义,Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架,也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布,使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库,可与Hadoop和Spark集成,即插即用,方便开发者在APP中快速集成深度学习功能,可应用于以下深度学习领域:
人脸/图像识别
语音搜索
语音转文字(Speech to text)
垃圾信息过滤(异常侦测)
电商欺诈侦测
7、Marvin。是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。
8、ConvNetJS。这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件,基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程,以及一个简洁的浏览器演示项目。
9、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手,主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率,甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
10、Neon。由创业公司Nervana Systems于今年五月开源,在某些基准测试中,由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。
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