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Kategorie: Framework

Kategorie

Caffe

Caffe ist eine freie Deep Learning-Software-Framework, die von dem freien Forschungslabor Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) am University of California, Berkeley entwickelt wurde. Caffe verfügt über eine niedrigschwellige und modulare Oberfl_che, die eine effiziente Prototyping-Umgebung für Deep Learning-Anwendungen bereitstellt. Mit Caffe k_nnen Entwickler bastelnd eine Deep Learning-Infrastruktur erstellen. Caffe kann unter Verwendung der Abstraktionsebene Support-Vector-Maschinen (SVMs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) verwenden und gleichzeitig mehrere Datens_tze verarbeiten. Caffe ist ein sehr m_chtiges und schnelles Deep Learning-Tool, das für die Verarbeitung gro_er Datens_tze hervorragend geeignet ist. Es verfügt über ein eigenst_ndiges Framework, das eine Vielzahl von h_ufig verwendeten Computervision-Aufgaben abdeckt. Au_erdem k_nnen Entwickler mit Leichtigkeit Deep Learning-Architekturen erstellen, starke Modellleistungen erzielen und selbstlernende Systeme schreiben.

Deep Learning Framework

Apache MXNet

Apache MXNet ist eine leistungsstarke, skalierbare und modulare Open-Source-DL-Bibliothek und ein Match für KI-Stack. Es ist eine einfach zu installierende und leicht zu verwendende Software, die es Entwicklern erm_glicht, leistungsstarke Deep-Learning-Anwendungen zu erstellen. Es hat eine starke Community, die sich der Weiterentwicklung und dem Support von MXNet widmet. In MXNet stehen viele Funktionen zur Verfügung, die eine leistungsstarke Kompatibilit_t bei der Unterstützung von TensorFlow, Caffe2 und anderen Technologien bieten. Mit restriktiven Einschr_nkungen, die zur Skalierbarkeit und Zuverl_ssigkeit des Produkts beitragen, sorgt MXNet für ein erstklassiges Deep Learning Framework. Mit MXNet kannst du Data Science und Machine Learning auf unterschiedlichsten Infrastrukturen ausführen, einschlie_lich GPUs, x86, ARM und PPC. MXNet ist ein gro_artiges Werkzeug für Entwickler, die leistungsstarke, leicht zu verwendende und skalierbare DL-Anwendungen erstellen m_chten.

Deep Learning Framework Open Source

PyTorch

PyTorch ist eine freie, quelloffene Maschinen-Lernbibliothek, die auf der Programmiersprache Python basiert. Es ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das von Facebook, Google, IBM und anderen Unternehmen verwendet wird, um zu helfen Entwickler die leistungsstarke F_higkeit des maschinellen Lernens in ihre eigenen Anwendungen zu integrieren. PyTorch kombiniert die Entwicklung von künstlicher Intelligenz mit der Programmierung und bietet innovative Technologien und verschiedene Optimierungsmethoden für Deep Learning. Es ist einfach zu bedienen und auf verschiedene Hardwaresysteme ausführbar. Zus_tzlich kann es zusammen mit anderen popul_ren Big-Data-Frameworks, wie dem Theano und dem Torch, verwendet werden. PyTorch ist nützlich für Forscher, die fortschrittliche Konzepte des maschinellen Lernens und Deep Learnings untersuchen m_chten. Es hilft Entwicklern bei der Erstellung von maschinellem Lernen Anwendungen und Funktionen, die einfach zug_nglich und leistungsstark sind.

Framework Machine Learning Open Source