深度学习框架
来源:互联网 发布:eclipse使用ubuntu字体 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 09:29
Deep Learning框架:
0、Tensorflow。是一个理想的RNN(递归神经网络) API和实现,TensorFlow使用了向量运算的符号图方法,使得新网络的指定变得相当容易,但TensorFlow并不支持双向RNN和3D卷积,同时公共版本的图定义也不支持循环和条件控制,这使得RNN的实现并不理想,因为必须要使用Python循环且无法进行图编译优化。
Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。使用文档在这:http://keras.io/,这个框架貌似是刚刚火起来的,使用上的问题可以到github提issue:https://github.com/fchollet/keras
一、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。
二、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。
三、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)。
四、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。
五、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。
六、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
七、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。
八、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。
九、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。
十、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。
十一、CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建,目前已经发展成一个通用的、平台独立的深度学习系统。在CNTK中,网络会被指定为向量运算的符号图,运算的组合会形成层。CNTK通过细粒度的构件块让用户不需要使用低层次的语言就能创建新的、复杂的层类型。
十二、百度人工智能综合平台“百度大脑”底层的深度学习平台Paddle,github:https://github.com/baidu/Paddle
Keras:Deep Learning library for Theano and TensorFlow,是一种比较容易上手的深度学习框架。
github 地址:https://github.com/fchollet/keras
Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比:http://chenrudan.github.io/blog/2015/11/18/comparethreeopenlib.html
MXnet: MXNet设计和实现简介 https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797
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