十個值得一試的開源深度學習框架

本週早些時候Google開源了TensorFlow(GitHub),此舉在深度學習領域影響巨大,因爲Google在人工智能領域的研發成績斐然,有着雄厚的人才儲備,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研發的深度學習工具。

無疑,來自Google軍火庫的TensorFlow必然是開源深度學習軟件中的明星產品,登陸GitHub當天就成爲最受關注的項目,當週獲得評星數就輕鬆超過1萬個。

對於希望在應用中整合深度學習功能的開發者來說,GitHub上其實還有很多不錯的開源項目值得關注,首先我們推薦目前規模人氣最高的TOP3:

一、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被廣泛應用,包括Pinterest這樣的web大戶。與TensorFlow一樣,Caffe也是由C++開發,Caffe也是Google今年早些時候發佈的DeepDream項目(可以識別喵星人的人工智能神經網絡)的基礎。

二、Theano。2008年誕生於蒙特利爾理工學院,Theano派生出了大量深度學習Python軟件包,最著名的包括BlocksKeras

三、Torch。Torch誕生已經有十年之久,但是真正起勢得益於去年Facebook開源了大量Torch的深度學習模塊和擴展。Torch另外一個特殊之處是採用了不怎麼流行的編程語言Lua(該語言曾被用來開發視頻遊戲)。

除了以上三個比較成熟知名的項目,還有很多有特色的深度學習開源框架也值得關注:

、Brainstorm。來自瑞士人工智能實驗室IDSIA的一個非常發展前景很不錯的深度學習軟件包,Brainstorm能夠處理上百層的超級深度神經網絡——所謂的公路網絡Highway Networks

五、Chainer。來自一個日本的深度學習創業公司Preferred Networks,今年6月發佈的一個Python框架。Chainer的設計基於define by run原則,也就是說,該網絡在運行中動態定義,而不是在啓動時定義,這裏有Chainer的詳細文檔

六、Deeplearning4j。 顧名思義,Deeplearning4j是”for Java”的深度學習框架,也是首個商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j由創業公司Skymind於2014年6月發佈,使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯諮詢和IBM等明星企業。

DeepLearning4j是一個面向生產環境和商業應用的高成熟度深度學習開源庫,可與Hadoop和Spark集成,即插即用,方便開發者在APP中快速集成深度學習功能,可應用於以下深度學習領域:

  • 人臉/圖像識別

  • 語音搜索

  • 語音轉文字(Speech to text)

  • 垃圾信息過濾(異常偵測)

  • 電商欺詐偵測

七、Marvin。是普林斯頓大學視覺工作組新推出的C++框架。該團隊還提供了一個文件用於將Caffe模型轉化成語Marvin兼容的模式。

八、ConvNetJS。這是斯坦福大學博士生Andrej Karpathy開發瀏覽器插件,基於萬能的JavaScript可以在你的遊覽器中訓練神經網絡。Karpathy還寫了一個ConvNetJS的入門教程,以及一個簡潔的瀏覽器演示項目

九、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等項目的開發者之手,主要用C++編寫。MXNet強調提高內存使用的效率,甚至能在智能手機上運行諸如圖像識別等任務。

十、Neon。由創業公司Nervana Systems於今年五月開源,在某些基準測試中,由Python和Sass開發的Neon的測試成績甚至要優於Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。

Ref: https://www.oschina.net/news/68074/ten-worth-a-try-open-deep-learning-framework

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