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各种编程语言的深度学习库整理大全(2)

来源:大数据分析和人工智能 2018-06-14 09:26:53

说两句


  2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目,它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。

  3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来,使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为,快速地设计出最适合数据的深度神经网络。

  4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。

  Java

  1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中,也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。

  2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库,用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用,而不是作为一款研究工具。

  3. Encog是一个机器学习的高级框架,涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等,也支持遗传算法。

  JavaScript

  1. Convnet.js 由JavaScript编写,是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型(主要是神经网络)的封装库。不需要其它软件,不需要编译器,不需要安装包,不需要GPU,甚至不费吹灰之力。

  Lua

  1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易,用快速的脚本语言LuaJit开发,底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。

  Julia

  1. Mocha是Julia的深度学习框架,受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现,可以用来训练深度/浅层(卷积)神经网络,可以通过(栈式)自编码器配合非监督式预训练(可选)完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口,可能还有速度、兼容性等更多特性。

  Lisp

  1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言,面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库,其中包含丰富的深度学习库。

  Haskell

  1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言(DSL)。

  .NET

  1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架,包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架,用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。

  R

  1. darch包可以用来生成多层神经网络(深度结构)。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法(如反向传播法或共轭梯度法)的细调。

  2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法,包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。
 

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