Comparația programelor de deep learning

Acest tabel compară cadre , biblioteci de software și software de deep learning autonom .

O prezentare generală a programelor de învățare profundă

Nume Dezvoltator Licență [a] deschis Platformă Limba Interfață Deschideți suport MP Suport OpenCL Suport CUDA Diferențierea automată pre-antrenament rețele recurente rețele convoluționale Boltzmann Machine / Deep Web of Trust Calcul paralel
Apache SINGA Apache Incubator Apache 2.0 da Linux , Mac OS X , Windows C++ Python , C++ , Java Nu da da necunoscut da da da da da
cafenea Berkeley Vision and Learning Center Licență BSD da Linux , Mac OS X , Windows [1] C++ Python , MATLAB da În dezvoltare [2] da da Da [3] da da Nu necunoscut
învăţare profundă4j Skymind, Adam Gibson Apache 2.0 da Linux , Mac OS X , Windows , Android ( multiplatform ) Java Java , Scala , Clojure , Python ( Keras ) da Nu [4] Da [5] Calcularea graficului Da [6] da da da Da [7]
Dlib Davis King Boost Licență da Multiplatformă C++ Python , C++ da Nu da da da Nu da da da
Keras François Chollet Licență MIT da Linux , Mac OS X , Windows Piton Piton Via Theano În curs de dezvoltare prin Theano , planificat prin TensorFlow da da Da [8] da da da Da [9]
Microsoft Cognitive Toolkit Cercetare Microsoft Licență MIT [10] da Windows , Linux [11] ( OSX în planuri prin Docker ) C++ Python , C++ , linie de comandă , [12] BrainScript [13] ( .NET pe drum [14] ) Da [15] Nu da da Da [16] Da [17] Da [17] Nu [18] Da [19]
MXNet Comunitate distribuită (deep) de învățare automată Apache 2.0 da Linux , Mac OS X , Windows , [20] [21] AWS , Android , [22] iOS , JavaScript [23] bibliotecă rădăcină mică în C++ C++ , Python , Julia , Matlab , JavaScript , Go , R , Scala , Perl da planificat [24] da Da [25] Da [26] da da da Da [27]
Designer neuronal Artelnics proprietate Nu Linux , Mac OS X , Windows C++ Interfață grafică cu utilizatorul da Nu Nu necunoscut necunoscut Nu Nu Nu necunoscut
OpenNN Artelnics GNU LGPL da Multiplatformă C++ C++ da Nu Nu necunoscut necunoscut Nu Nu Nu necunoscut
TensorFlow Echipa Google Brain Apache 2.0 da Linux , Mac OS X , Windows [28] C++ , Python Python , C / C++ , Java , Go Nu Planificat [29] [30] da Da [31] Da [32] da da da da
Theano Universitatea din Montreal Licență BSD da Multiplatformă Piton Piton da În dezvoltare [33] da Da [34] [35] Prin grădina zoologică de modele lasagne [36] da da da Da [37]
Torță Ronan Collober, Koray Cavukchoglu, Clement Farabet Licență BSD da Linux , Mac OS X , Windows , [38] Android , [39] iOS C , Lua Lua , LuaJIT , [40] C , bibliotecă de utilitate pentru C++ / OpenCL [41] da Implementare externă [42] [43] Da [44] [45] Prin Autograd Twitter [46] Da [47] da da da Da [48]
Mathematica Cercetarea Wolfram proprietate Nu Windows , Mac OS X , Linux , Cloud computing C++ linie de comandă , Java , C++ Nu da da da Da [49] da da da da
  1. ↑ componentele individuale ale bibliotecii pot avea licențe diferite

Software înrudit

Note

  1. ↑ Microsoft/caffe . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 aprilie 2017.  (Engleză)
  2. ↑ OpenCL Caffe . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 martie 2017.  (Engleză)
  3. ↑ Caffe Model Zoo . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 24 noiembrie 2017.  (Engleză)
  4. ↑ Suport pentru Open CL Issue #27 deeplearning4j/nd4j . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  5. ↑ N-Dimensional Scientific Computing pentru Java . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 16 octombrie 2016.  (Engleză)
  6. ↑ Chris Nicholson, Adam Gibson. Modele Deeplearning4j (link indisponibil) . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 11 februarie 2017.    (Engleză)
  7. ↑ Deeplearning4j. Deeplearning4j pe Spark (link indisponibil) . învăţare profundă4j. Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 13 iulie 2017.    (Engleză)
  8. ↑ Keras Documentatin // Aplicații arhivate 2 februarie 2017 la Wayback Machine 
  9. ↑ Keras acceptă utilizarea mai multor GPU-uri? Numărul #2436 fchollet/keras Arhivat 5 martie 2017 la Wayback Machine 
  10. ↑ CNTK/LICENSE.md la master Microsoft/CNTK GitHub . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 aprilie 2017.  (Engleză)
  11. ↑ Configurați CNTK pe mașina dvs. GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 8 mai 2017.  (Engleză)
  12. ↑ Prezentare generală a utilizării CNTK . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  13. ↑ BrainScript Network Builder . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  14. ↑ Problema de asistență .NET #960 Microsoft/CNTK . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  15. ↑ Cum să antrenezi un model folosind mai multe mașini? · Problema #59 · Microsoft/CNTK . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  16. ↑ Modele prefabricate pentru clasificarea imaginilor Problema #140 Microsoft/CNTK GitHub . Preluat la 4 ianuarie 2019. Arhivat din original la 5 martie 2017.
  17. ↑ 1 2 CNTK - Setul de instrumente pentru rețea de calcul . Microsoft Corporation. Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  18. ↑ url= https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 Arhivat 5 martie 2017 la Wayback Machine 
  19. ↑ Mai multe GPU-uri și mașini . Microsoft Corporation. Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  20. ↑ Lansări dmlc/mxnet . Github . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  21. ↑ Ghid de instalare - documentația mxnet . readthdocs . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 30 septembrie 2016.  (Engleză)
  22. ↑ Dispozitiv inteligent MXNet . CitițiTheDocs . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 21 septembrie 2016.  (Engleză)
  23. ↑ MXNet.js . Github . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  24. ↑ Suport pentru alte tipuri de dispozitive, OpenCL AMD GPU Issue #621 dmlc/mxnet . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  25. ↑ http://mxnet.readthedocs.io/  (eng.)  (downlink)
  26. ↑ Galeria de modele . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  27. ↑ Rulați MXNet pe mai multe procesoare/GPU-uri cu date paralele . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 28 septembrie 2016.  (Engleză)
  28. ↑ TensorFlow 0.12 adaugă suport pentru Windows Arhivat 20 martie 2017 la Wayback Machine 
  29. ↑ tensorflow/roadmap.md la master tensorflow/tensorflow GitHub . GitHub .  (link nu este disponibil  )
  30. ↑ OpenCL suportă problema #22 tensorflow/tensorflow . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  31. ↑ Copie arhivată (link nu este disponibil) . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 2 iulie 2016.    (Engleză)
  32. ↑ Sursa . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 29 aprilie 2017.  (Engleză)
  33. ↑ Utilizarea documentației GPU - Theano 0.8.2 . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 1 aprilie 2017.  (Engleză)
  34. ↑ Copie arhivată (link nu este disponibil) . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 11 iulie 2017.    (Engleză)
  35. ↑ Grupuri Google
  36. ↑ Rețete/modelzoo la master Lasagne/Rețete GitHub . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  37. ↑ Utilizarea mai multor GPU - documentația Theano 0.8.2 Arhivată 4 mai 2017 la Wayback Machine 
  38. ↑ Acasă torță / torch7 Wiki GitHub
  39. ↑ GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 pentru Android . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 aprilie 2017.  (Engleză)
  40. ↑ Torch7: Un mediu asemănător Matlab pentru învățarea automată . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 6 martie 2016.  (Engleză)
  41. ↑ GitHub - jonathantompson/jtorch: O bibliotecă de utilitar Torch OpenCL . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 aprilie 2017.  (Engleză)
  42. ↑ Cheatsheet . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 18 aprilie 2017.  (Engleză)
  43. ↑ cltorch . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  44. ↑ Torch CUDA backend . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  45. ↑ Torch CUDA backend pentru nn . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  46. ↑ Sursa . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 4 ianuarie 2017.  (Engleză)
  47. ↑ Model Zoo . GitHub . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 5 martie 2017.  (Engleză)
  48. ↑ Cheatsheet torch/torch7 Wiki GitHub . Preluat la 4 ianuarie 2019. Arhivat din original la 18 aprilie 2017.
  49. ↑ Sursa . Preluat la 22 iulie 2017. Arhivat din original la 22 aprilie 2017.  (Engleză)
 Programe de învățare profundă
software gratuit
Software care nu este gratuit