深度学习---开源框架(Github)_深度学习框架在github上的使用情况在哪看-优快云博客

1：TensorFlow:

Google开源了TensorFlow，必然是开源深度学习软件中的明星产品

2：Caffe

源自加州伯克利分校，由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目的基础。

3：Theano

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。

4：Torch

Torch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，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）。

5：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。

6：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。

7：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

8：Marvin

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。

9：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。

10：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。

11：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。

原文来自：http://cloud.idcquan.com/yjs/80418.shtml

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