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23个热门深度学习库的排名

发布日期:2019-05-29 17:40:50 | 编辑:it技术文章网| 阅读次数:

总结:我是创始人李琰:我很抱歉!为了宣传其产品,点击进来看看。作者:基于在Github和StackOverflow的和谷歌的搜索结果迈克尔活动,TheDataIncubator最近制作了一个23排名受欢迎深度学习库。下表显示了归一化得分,其中值1表示高于平均值的一个标准偏差(0平均值)。

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我是创始人李琰:我很抱歉!为了宣传其产品,点击进来看看。

作者:Michael

基于在Github和堆栈溢出和谷歌搜索结果的活动,该数据孵化最近制作了一个23排名受欢迎深度学习库。

下表显示了归一化得分,其中值1表示高于平均值的一个标准偏差(0平均值)。例如,在事件Github的来自Caffe是高于平均水平的标准偏差,并接近平均deeplearning4j。看到了该方法的结束。

结果和讨论

该排名是基于三个同样重要的部分:Github上(星和叉),堆栈溢出(标签和问题)和谷歌的搜索结果(以及季度增长率之和)。这个?图3是由可用的API获得的部。想弄一个全面深入的研究工具包列表是不容易的,所以我们认为在最后选择的代表性5名不同的列表(有关详细信息,请参见下面的方法)。标准化得分为每个度量,计算这样我们就可以在每个类别中看到,其中包脱颖而出。排名全在这里,这里的原始数据。

TensorFlow占主导地位的最大的活跃在社区

上的指标都计算平均值TensorFlow至少两个标准差。TensorFlow大流行和第二框架来自Caffe相比叉Github上几乎后者三倍的数量,堆栈溢出问题的在后者的总量超过6倍。TensorFlow首次在2015年打开谷歌脑团队,它具有比一大批高层次的库,如Theano更多(4)和火炬(8),成为我们的列表的顶部。虽然TensorFlow分布与在C ++引擎上运行的Python API,但表的几个库可以作为后端TensorFlow,并提供自己的界面。这些库包括Keras(2),很快就会?TensorFlow和十四行诗芯部分(6)。TensorFlow普及可能是其通用的深度学习框架,灵活的接口,导致显著力开发者和社区资源,良好的图形可视化和谷歌的计算。

未取代的来自Caffe Caffe2

来自Caffe排名第三我们的名单上,除了TensorFlow,朱古力比其他任何竞争对手的Github上的活动。来自Caffe传统上认为比Tensorflow更专业,并专注于图像处理,目标识别与预训练的卷积 。 在2017年4月发布的Caffe2(11),并在库上部的深入研究一直名列。Caffe2是一个更轻量级,模块化和可扩展来自Caffe版本,包括回归神经网络。朱古力和Caffe2是独立的仓库(回购),这样的数据科学家可以继续使用原来的朱古力。然而,也有一些迁移工具,如?CAFFE翻译,提供了一种方法,该方法使用现有的来自Caffe Caffe2模型被驱动。

Keras是深度学习最流行的前端库

Keras(2)是排名最高的非框架库。Keras可以使用TensorFlow(1),Theano(4)前端,MXNet(7),CNTK(9),的deeplearning4j(14)。在所有这三个措施,Keras的表现优于平均水平。Keras普及可能是由于它的简单性和易用性。Keras允许快速成型,但是以一定的灵活性和控制费用从业务框架直接引起。数据科学家通过有利于自己做的实验在深入研究的数据收集,Keras。有R工作室最近发布?Keras接口发展和普及仍继续扩大Keras。

即使没有巨大的支持,Theano仍然名列前茅

在该框架的新的海洋研究的深入,Theano(4)是我们最古老的库列表。仍然很流行,当Theano率先使用计算图表(计算图表),一般做学习和机器学习的深度研究界。Python是对Theano在自然界中的数字图书馆,但可以用像意大利千层面推进深度学习库中使用(15)。虽然谷歌支持TensorFlow(1)和Keras(2),Facebook的支持PyTorch(5)和Caffe2(11),MXNet(7)是亚马逊网络服务的正式深入学习框架,微软和维护CNTK(9),Theano在在没有正式支持的行业巨头们仍然很受欢迎。

十四行诗是增长最快的数据库

在2017年年初,谷歌的DeepMind公开发布的代码十四行诗(6),其为基于TensorFlow的面向对象库的高级。十四行诗谷歌搜索结果页面返回从上一季度增长了272%,我们列出了所有最大的图书馆。虽然谷歌收购了英国人工智能公司在2014年DeepMind,但DeepMind和谷歌大脑仍然在很大程度上独立队。DeepMind专注于通用人工智能,十四行诗可以帮助用户做出顶层设计他们的具体想法和人工智能研究。

Python是界面语言学习的深度

PyTorch(5)我们在库中的第二个表的增长速度,该框架的唯一接口是Python的。与上季度相比,PyTorch谷歌搜索结果中增加了236%。在我们的23个开源框架和学习包装的深度排,只有3而不是Python接口:DLIB(10),MatConvNet(20)和OpenNN(23)。在库23中,C ++,和R 7和接口仅仅是6。虽然数据科学界使用Python与一些接近达成共识的方面,但对于深度学习库,有很多的选择。

限制

当然,有些库会更高,由于数据已经存在了较长的时间,因此排名高。随着谷歌搜索季度经济增长速度的考虑到这一点的唯一指标。

数据呈现遇到了一些困难:

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·设计和钨神经数学是专有的,它被删除·cntk也被称为“微软的认知工具包”,但我们只用ctnk名·霓虹灯成了nervana霓虹灯·桨改为paddlepaddle·某些库清楚其他库的衍生物,如来自Caffe和Caffe2。如果他们有单独的/独立Github的库,我们分别处理这些库。方法

所有的源代码和数据我们Github上页。

我们首先从深度学习的23开源库列表中五个不同的来源产生,然后收集所有这些指标库,以获得排名。基于对星号和叉号Github的数据,堆栈溢出数据中包含的标签和包装问题的名称,谷歌搜索的总数导致过去三年基于过去五年谷歌的搜索结果,并计算结果与前三个月相季度增速比个月。

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一些注意事项:

·有几个库是常用术语(朱古力,chainer,烤宽面条),因此被用来确定的搜索词的谷歌搜索结果的数量,包括银行名称和术语,即“深度学习”。·任何不可用堆栈溢出计数转换为零计数。·计数是0,并且归一化的平均偏差1,然后取平均值,得到Github的堆栈溢出得分,结果产品查询组合以获得总分。·做一些手工检查,Github上库位置。

结束。

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