¿Cuáles son las bibliotecas de aprendizaje profundo de Python para inteligencia artificial?
Primero: Caffe
Caffe es A. Marco de aprendizaje profundo centrado en expresión, velocidad y modularidad. Tiene las características de claridad, alta legibilidad y alta velocidad. Se utiliza principalmente para aplicaciones como procesamiento de videos e imágenes.
La estructura y optimización de la red en Caffe se definen en forma de archivos de configuración, lo cual es fácil de comenzar y no requiere la construcción de una red a través de código, la velocidad de entrenamiento de la red es rápida y puede entrenar grandes cantidades de datos; Los conjuntos y los modelos y módulos más avanzados se pueden ampliar fácilmente a nuevos modelos y tareas de aprendizaje.
Segundo: Theano
Theano nació en 2008. Es una biblioteca de aprendizaje profundo y computación simbólica de alto rendimiento. Se considera uno de los creadores de las bibliotecas de aprendizaje profundo. También se considera uno de los estándares más importantes para la investigación y las aplicaciones del aprendizaje profundo. En esencia, es un compilador de expresiones matemáticas diseñado específicamente para manejar el cálculo del entrenamiento de redes neuronales a gran escala.
Theano está bien integrado con Numpy y Ndarray de Numpy se puede usar directamente, lo que reduce en gran medida el costo de aprendizaje de la interfaz API, su estabilidad de cálculo es muy buena y puede calcular con precisión funciones con valores de salida pequeños; Puede generar dinámicamente código C o CUDA y compilarlo en código de máquina eficiente.
Tercero: TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático relativamente avanzada. Su código principal está escrito en C++ y admite la derivación automática. Los usuarios no necesitan escribir código C++ o CUDA. ni es necesario. Al resolver el gradiente mediante retropropagación, la estructura de la red neuronal se puede diseñar fácilmente. Dado que la capa subyacente está escrita en C++, garantiza la eficiencia operativa y simplifica la complejidad de la implementación en línea.
TensorFlow no se limita a redes neuronales. Sus gráficos de estilo de flujo de datos también admiten una expresión muy libre de algoritmos y pueden implementar fácilmente algoritmos de aprendizaje automático distintos del aprendizaje profundo.
Cuarto: Keras
Keras es una biblioteca de redes neuronales altamente modular implementada en Python que puede ejecutarse en TensorFlow y Theano.
Keras se centra en el aprendizaje profundo y proporciona la API más conveniente hasta la fecha. Los usuarios solo necesitan combinar módulos de alto nivel para diseñar redes neuronales, lo que reduce en gran medida la sobrecarga de programación y comprensión.