Có một số hệ thống hoặc khuôn khổ mặt tiền phổ biến được sử dụng trong học sâu:
1. TensorFlow: TensorFlow là một khuôn khổ học sâu mã nguồn mở do Google phát triển. Nó cung cấp một kiến trúc linh hoạt để xây dựng và triển khai các mô hình máy học và được sử dụng rộng rãi trong cả môi trường nghiên cứu và sản xuất.
2. PyTorch: PyTorch là một khung học sâu mã nguồn mở phổ biến khác với biểu đồ tính toán động. Nó được biết đến với tính dễ sử dụng và khả năng tăng tốc GPU hiệu quả, khiến nó được các nhà nghiên cứu và nhà phát triển yêu thích.
3. Keras: Keras là API mạng thần kinh cấp cao được viết bằng Python. Nó được xây dựng dựa trên TensorFlow và cung cấp giao diện đơn giản hóa để xây dựng các mô hình học sâu. Keras rất phù hợp cho người mới bắt đầu do thiết kế thân thiện với người dùng.
4. Caffe: Caffe là một framework deep learning được phát triển bởi Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Nó được biết đến với hiệu quả trong việc đào tạo các mạng thần kinh tích chập (CNN) và được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ thị giác máy tính.
5. MXNet: MXNet là một khung học sâu nguồn mở hỗ trợ cả lập trình mệnh lệnh và biểu tượng. Nó cung cấp các công cụ linh hoạt, hiệu quả và có thể mở rộng để xây dựng các mô hình học sâu và được ưa chuộng nhờ tốc độ và khả năng mở rộng.
6. Theano: Theano là một thư viện Python cho phép bạn định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học liên quan đến mảng nhiều chiều. Nó thường được sử dụng như một khung cấp thấp để xây dựng các mô hình học sâu và được biết đến với hiệu quả tính toán của nó.
Các hệ thống mặt tiền này cung cấp nhiều công cụ, thư viện và chức năng để đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các mô hình học sâu. Việc lựa chọn khung phụ thuộc vào các yếu tố như nhiệm vụ cụ thể, trình độ chuyên môn và sở thích cá nhân.
Ngày xuất bản: