各种编程语言的深度学习库整理

来源:网络整理 作者:佚名2017年08月30日 10:20
关键词:python

 

各种编程语言的深度学习库整理

 

本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、Haskell、.NET、R等语言的深度学习库,赶紧收藏吧!

Python

1.Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。

  1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。

  2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。

  3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库,基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。

  4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。

2.?Caffe是深度学习的框架,它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心(Berkeley?Vision?and?Learning?Center,?BVLC)以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库,并提供了Python调用接口。

3.?nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。

4.?Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具,采用高效的算法来处理大规模文本数据。

5.?Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观,被认为是深度学习的灵活框架。

6.?deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库,使用Python语言开发,实现了前馈神经网络(FNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、自编码器(AE)、深度玻尔兹曼机(DBM)和卷积神经网络(CNN)等算法。

7.?Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库,它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型,提供了多种激活函数和模型训练方法,例如momentum、Nesterov?momentum、dropout、和early?stopping等方法。

8.?CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱,提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。

9.?DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。

10.?DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。

11.?Neon是Nervana?System?的深度学习框架,使用Python开发。?

相关链接:从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库

Matlab

1.?ConvNet?卷积神经网络是一类深度学习分类算法,它可以从原始数据中自主学习有用的特征,通过调节权重值来实现。

2.?DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱,它包含深度信念网络(DBN)、栈式自编码器(stacked?AE)、卷积神经网络(CNN)等算法。

3.?cuda-convet是一套卷积神经网络(CNN)代码,也适用于前馈神经网络,使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法(BP算法)。

4.?MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)Matlab工具箱。它简单高效,能够运行和学习最先进的机器学习算法。

CPP

1.?eblearn是开源的机器学习C++封装库,由Yann?LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络,并提供可视化交互界面(GUI)、示例以及示范教程。

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


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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。

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