十个高人气的开源深度学习框架

55bec6f19f11a

  上周Google 开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。

  无疑,来自Google 军火库的TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个。

  对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub 上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我们推荐目前规模人气最高的 TOP3:

  一、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web 大户。与TensorFlow一样,Caffe也是由C++开发,Caffe也是Google 今年早些时候发布的DeepDream项目(可以识别喵星人的人工智能神经网络)的基础。

 

  二、Theano。2008年诞生于蒙特利尔理工学院,Theano派生出了大量深度学习Python 软件包,最著名的包括Blocks和Keras。

  三、Torch。Torch 诞生已经有十年之久,但是真正起势得益于去年Facebook 开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua(该语言曾被用来开发视频游戏)。

  除了以上三个比较成熟知名的项目,还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注:

  四、Brainstorm。来自瑞士人工智能实验室IDSIA 的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包,Brainstorm 能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。

  五、Chainer。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks,今年6月发布的一个Python框架。Chainer 的设计基于 define by run原则,也就是说,该网络在运行中动态定义,而不是在启动时定义,这里有Chainer的详细文档。

  六、Deeplearning4j。 顾名思义,Deeplearning4j 是”for Java”的深度学习框架,也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014 年6月发布,使用Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。

  DeepLearning4j 是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库,可与Hadoop和Spark集成,即插即用,方便开发者在APP中快速集成深度学习功能,可应用于以下深度学习领域:

  人脸/图像识别

  语音搜索

  语音转文字(Speech to text)

  垃圾信息过滤(异常侦测)

  电商欺诈侦测

 

  七、Marvin。是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++ 框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。

  八、ConvNetJS。这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件,基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS 的入门教程,以及一个简洁的浏览器演示项目。

  九、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine 等项目的开发者之手,主要用C++ 编写。MXNet 强调提高内存使用的效率,甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。

  十、Neon。由创业公司Nervana Systems 于今年五月开源,在某些基准测试中,由Python和Sass 开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch 和谷歌的TensorFlow。