Postoji nekoliko uobičajenih fasadnih sustava ili okvira koji se koriste u dubokom učenju:
1. TensorFlow: TensorFlow je okvir za duboko učenje otvorenog koda koji je razvio Google. Pruža fleksibilnu arhitekturu za izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja i naširoko se koristi u istraživačkim i proizvodnim okruženjima.
2. PyTorch: PyTorch je još jedan popularan okvir za dubinsko učenje otvorenog koda s dinamičkim računalnim grafikonom. Poznat je po jednostavnosti korištenja i učinkovitom GPU ubrzanju, što ga čini omiljenim među istraživačima i programerima.
3. Keras: Keras je API za neuronske mreže visoke razine napisan u Pythonu. Izgrađen je na temelju TensorFlowa i pruža pojednostavljeno sučelje za izgradnju modela dubokog učenja. Keras je pogodan za početnike zbog svog jednostavnog dizajna.
4. Caffe: Caffe je okvir dubokog učenja koji je razvio Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Poznat je po svojoj učinkovitosti u obučavanju konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) i naširoko se koristi u zadacima računalnog vida.
5. MXNet: MXNet je okvir dubokog učenja otvorenog koda koji podržava imperativno i simboličko programiranje. Nudi fleksibilne, učinkovite i skalabilne alate za izgradnju modela dubokog učenja i omiljen je zbog svoje brzine i skalabilnosti.
6. Theano: Theano je Python biblioteka koja vam omogućuje definiranje, optimiziranje i procjenu matematičkih izraza koji uključuju višedimenzionalne nizove. Često se koristi kao okvir niske razine za izgradnju modela dubokog učenja i poznat je po svojoj računskoj učinkovitosti.
Ovi fasadni sustavi pružaju širok raspon alata, biblioteka i funkcionalnosti za pojednostavljenje razvoja i implementacije modela dubokog učenja. Odabir okvira ovisi o čimbenicima poput specifičnog zadatka, razine stručnosti i osobnih preferencija.
Datum objave: