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海燕线缆党员参加滨海新区中小企业协会党支部红色教育实践活动

浏览次数: 日期:2018年9月3日 09:14

导语:它们各自有哪些优缺点?在上期的谷歌、微软、openai等巨头的七大机器学习开源项目看这篇就够了,我们盘点了tensorflow,cntk,systemml,deepmindlab等各大互联网巨头的开源平台。本期,雷锋网将带领大家来看看诞生于民间(学界)的另外四大开源项目:___litheanotheano在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于2007,早期开发者包括传奇人物yoshuabengio和iangoodfellow。

theano基于python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于numpy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于gpu或cpu。

它与后来出现的tensorflow功能十分相似(或者应该说,tensorflow类似theano),因而两者常常被放在一起比较。它们本身都偏底层,同样的,theano像是一个研究平台多过是一个深度学习库。你需要从底层开始做许多工作,来创建你需要的模型。比方说,theano没有神经网络的分级。

但随着这些年的发展,大量基于theano的开源深度学习库被开发出来,包括keras,lasagne和blocks。这些更高层级的wrapperapi,能大幅减少开发时间以及过程中的麻烦。甚至,据雷锋网(公众号:雷锋网)所知,很少开发者会使用“裸奔”的theano,多数人需要辅助的api。顺便说一句,theano是一整套生态系统,别只用它裸奔,然后抱怨不好用。

在过去的很长一段时间内,theano是深度学习开发与研究的行业标准。而且,由于出身学界,它最初是为学术研究而设计,这导致深度学习领域的许多学者至今仍在使用theano。但随着tensorflow在谷歌的支持下强势崛起,theano日渐式微,使用的人越来越少。这过程中的标志性事件是:创始者之一的iangoodfellow放弃theano转去谷歌开发tensorflow。

因此,资深一些的开发者往往认为,对于深度学习新手,用theano练练手并没有任何坏处。但对于职业开发者,还是建议用tensorflow。

优点:python+numpy的组合rnn与计算图兼容良好

有keras和lasagne这样高层的库

不少开发者反映,它的学习门槛比tensorflow低

缺点:本身很底层

比torch臃肿

不支持分布式

有的错误信息没什么用

大模型的编译时间有时要很久

对事先训练过的模型支持不足

用的人越来越少___licaffe

这又是一个祖师级的深度学习框架,2013年就已问世。

它的全称是“convolutionarchitectureforfeatureextraction”,意为“用于特征提取的卷积架构”,很明白地体现了它的用途。caffe的创始人,是加州大学伯克利分校的中国籍博士生贾扬清。当时贾在伯克利计算机视觉与学习中心做研究。博士毕业后,他先后在谷歌和facebook工作。

在ai开发者圈子中,caffe可以说是无人不知、无人不晓。据github最新的机器学习项目热度排名,caffe仅位列tensorflow之后,雄踞第二。它是一个被广泛使用的机器视觉库,把matla。

入门:hacker(黑客新闻)和udacity(优达学城)

导语:imagenet视觉识别挑战是全球最大的计算机视觉挑战。该比赛每年举办一次,旨在发现更好的图像技术,尤其是物体识别和锁定这两方面。今年所胜出的团队来自于google,连细小的物体都能够准确识别出来。

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