人工智能的十大流行框架

TensorFlow是由Google Brain team./v开发的开源软件,它用于执行数值计算,也可用于机器学习。

人工智能的十大流行框架

人工智能(AI)近年来变得非常流行。早期人工智能曾经是专业知识的趋势,但现在情况发生了变化,它在IT领域也很普遍。很多人都被AI领域的成长所吸引。

以下是10个用于人工智能的流行框架:

1. TensorFlow:

TensorFlow是由Google Brain team./v开发的开源软件。它用于执行数值计算,也可用于机器学习。此框架可以在任何CPU,GPU,TPU或任何桌面或边缘设备上进行计算。其中一个主要好处是它使用计算图形抽象。Snapchat,Airbnb,Intel等许多受欢迎的公司使用TensorFlow。它提供Python,C ++,Java,Go,Haskell和Rust API; 这可以被认为是TensorFlow的最佳功能之一。

Apache SystemML拥有使用大数据进行机器学习的最佳工作场所。它还具有在Apache Spark之上运行的能力。因此,它还会扩展数据,然后确定是在Apache Spark群集或驱动器上运行代码。它使用了一些特定的机器学习结构,使其更容易,这使数据科学家的工作效率更高。它还包括线性代数和统计基元。

3.Caffe:

Caffe是一个深度学习框架。它的构建有三个关键点:表达式,速度和模块性(系统组件的分离和组合程度)。建议使用它,因为它有助于深度学习架构,包括图像分类和图像分割。它具有每天处理60M图像的速度,也被认为是最快的修道院实现之一。

4. Apache Mahout:

Apache Mahout是一个分布式线性代数框架,由Apache Software Foundation开发。它也是一个数学上富有表现力的Scala DSL,旨在让数据科学家,数学家和统计学家能够快速实现他们的算法。Apache Mahout的主要目的是借助数据科学工具将存储在HDFC(Hooped分布式文件系统)中的大数据转换为大信息。这个过程要做得更快更容易。

5. OpenNN:

OpenNN(开放式神经网络库)是一个实现神经网络的开源类库。它是用C ++编程语言编写的。用于监督学习的任何数量的非线性处理单元(具有输入 - 输出对的功能的机器学习)由该库实现。因此,允许深度架构借助于通用近似属性来设计神经网络。

6. Torch:

Troch是一个开源的机器学习库; 并且还具有支持GPU的科学计算框架。它有一个快速的脚本语言,LuaJIT,易于使用和高效。它还具有底层C / CUDA实现的特性。它提供了一个支持索引,调整大小,转置等的N维数组。它还提供了一个神经网络,它进一步划分为模块化对象,以共享一个通用的模块接口。Torch被facebook,google,NYU,twitter和许多其他公司使用。

7. Neuroph:

Neuroph是用Java编写的,是面向对象的神经网络框架。它提供GUI工具和Java类库来创建和训练神经网络。Neuroph关注神经网络的基本概念,如人工神经元,神经元连接,神经元层,传递函数,重量等。它还支持图像识别,并且内置了此功能。它被认为是初学者的最佳选择之一,因为您可以在神经网络上工作而无需处理复杂的理论和实现。因此它易于使用且灵活的神经网络框架。

8. Deeplearning4j:

Eclipse deeplearning4j(deeplearning4j于2017年为Ecplise基金会提供)是一个支持深度学习算法的计算框架。它是用Java和Scala编写的。其算法用于集成在Hadoop和Apache Spark上的分布式CPU和GPU。Skymind(它是deeplearning4j的支持部门,它是deeplearning4j和TensorFlow和Keras等其他库的组合)是一个深度学习框架,它提供了一种简单快捷的方法来开发AI模型。它包含许多库,如ND4J,DataVec,JavaCPP等。

9. Mycroft:

Mycroft被认为是世界上第一个完全开源的AI语音助手。Mycroft非常先进,可以用于企业软件应用程序的科学项目。它可以在任何地方运行,即它可以是桌面,汽车或Rasberry Pi。Adapt(意图解析器)用于将自然语言转换为机器语言。它采用模块化结构,用户可以对其进行扩展,自由重新混合或改进。

10. OpenCog:

OpenCog是一个开源的目标,它已经开始实现人工智能(AGI)的目标,在人类层面或者可能超出人类层面。OpenCog prime是用于机器人和虚拟人形或虚拟体现的架构。它由分类为AtomSpace的图形数据库组成。它涵盖了年轻人类大脑所做的所有认知任务,如学习,行动,认知,记忆,感知,自我建模等

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