Biblioteca de Red Neuronal de Código Abierto [cerrado]
Estoy buscando una biblioteca de red neuronal de código abierto. Hasta ahora, he mirado a FANN, WEKA y OpenNN. ¿Son los otros a los que debería mirar? Los criterios, por supuesto, son la documentación, los ejemplos y la facilidad de uso.
4 answers
Última actualización: 2017/12/17 (Actualizaré esta respuesta de vez en cuando...)
Implementaciones estándar de Redes Neuronales
- FANN es una implementación muy popular en C/C++ y tiene enlaces para muchos otros lenguajes.
- Creo que WEKA no tiene una implementación muy buena para redes neuronales. Hay una mejor biblioteca para Java (y C#): Encog.
- En scikit-learn (Python) 0.18 (versión de desarrollo actual) habrá un implementación de redes neuronales de feed-forward (Documentación API).
- PyBrain (Python) contiene diferentes tipos de redes neuronales y métodos de entrenamiento.
- Y debo mencionar mi propio proyecto, que se llama OpenANN (Documentación). Está escrito en C++ y tiene enlaces Python.
Aprendizaje profundo
Debido a que hay un gran bombo alrededor de las redes neuronales ("aprendizaje profundo"), hay muchas bibliotecas de investigación disponibles eso podría posiblemente no ser tan fácil de configurar, integrar y usar. Por otro lado, proporcionan funcionalidad de vanguardia y alto rendimiento (con GPU, etc.). La mayoría de estas bibliotecas también tienen diferenciación automática. Puede especificar fácilmente nuevas arquitecturas, funciones de pérdida, etc. y no tiene que especificar la contrapropagación manualmente.
- Keras es lo mejor de esta categoría en mi opinión: utilizable, potente y desarrollado activamente. Puede usar Tensorflow, Theano, y CNTK como backend.
- TensorFlow desde Google (C++/Python)
- CNTK de Microsoft (formación en Python / evaluación en C++/C#/Java/Python)
- Caffe de Berkeley Vision and Learning Center en C++ con enlaces Python
- Caffe2 de Facebook en C++ con enlaces Python
- PyTorch desde Facebook, en Python, se puede extender con C/C++
- mxnet (C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab, Javascript)
- Lasaña basada en Theano (Python)
- Bloques basados en Theano (Python)
- Neon proporciona implementaciones muy eficientes (Python)
- Redes neuronales para Torch 7 (Lua, Torch 7 es un "entorno similar a Matlab", descripción general de los algoritmos de aprendizaje automático en Torch)
- Deeplearning4j (Java)
- Chainer (Python)
- MatConvNet (Matlab)
- PaddlePaddle , CUDA / C++ con enlaces Python
- NNabla en Cuda / C++11 con enlaces Python
Se puede encontrar una comparación de rendimiento para bibliotecas aceleradas por GPU aquí (desafortunadamente un poco desactualizada). Una comparación de las GPU y las versiones de la biblioteca se puede encontrar aquí.
Inactivo:
- Theano (Python) y su alto nivel API:
- cuda-convnet2 {[9] } en CUDA / C++ con enlaces Python
- Hebel (Python)
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2018-01-12 12:45:00
Si desea flexibilidad en la definición de configuraciones de red, como compartir parámetros o crear diferentes tipos de arquitecturas convolucionales, entonces debe mirar la familia de bibliotecas Torch: http://www.torch.ch/.
Todavía no he revisado la documentación de Torch 7, pero la documentación de las otras versiones era bastante decente y el código es muy legible (en Lua y C++).
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2012-07-17 13:49:00
Puede utilizar accord.net marco. http://accord-framework.net /
Contiene algoritmos de aprendizaje neuronal como Levenberg-Marquardt, Backpropagación Resiliente Paralela, el algoritmo de inicialización Nguyen-Widrow, Redes de Creencias Profundas y Máquinas Boltzmann Restringidas, y muchos otros elementos relacionados con redes neuronales.
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2014-05-31 10:55:16
Netlab es una biblioteca de uso común de Matlab. (libre y de código abierto)
La caja de herramientas Netlab está diseñada para proporcionar las herramientas centrales necesarias para la simulación de redes neuronales teóricamente bien fundadas algoritmos y modelos relacionados para su uso en la enseñanza, la investigación y desarrollo de aplicaciones. Es ampliamente utilizado en el MSc por Research in the Mathematics of Complex Systems (en inglés).
La biblioteca Netlab incluye implementaciones de software de gama técnicas de análisis de datos, muchas de las cuales aún no están disponibles en paquetes de simulación de redes neuronales estándar. Netlab trabaja con Matlab versión 5.0 y superior, pero solo necesita core Matlab (es decir, no hay otro se requieren cajas de herramientas). No es compatible con versiones anteriores de Matlab.
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2012-07-13 20:37:27