Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学…

[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.PyTorch和Theano,再次是MXNet.Chainer和CNTK. Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片,是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行: TensorFlow排名第一,这个或许并不出意外,Keras排名第二,随后是Caffe.PyT…

开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力.那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考.你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别.手写识别.视频识别.语音识别.目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题.所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题. 下图总结了在 GitH…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数 本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…