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GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目
TensorFlow
作为谷歌的第二代机器学习系统,TensorFlow在过去的一年里成为了github上当之无愧的最受欢迎项目。按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的 Python 接口,要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。Caffe Caffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式,速度和模块化组成。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手。Caffe能够运行很棒的模型和海量的数据,可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。Neural style Torch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法。deepdream Deep Dream是一款图像识别工具。一个原本用来将图片分类的AI,让我们看到不一样的世界~在把一张图片喂入之后,
选择某一层神经网路(Google 的神经网路有 10-30 层)进行重复处理的次数和变形的程度,就能获得一张非常后现代的「画作」。Keras 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络、递归神经网络等。运行在Theano和TensorFlow之上。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库,采用Python(Python 2.7-3.5.)开发,能够运行在TensorFlow和Theano任一平台,好项目旨在完成深度学习的快速开发。RocAlphaGo 学生主导的一个独立项目,从新实现了 DeepMind在2016 Nature发表的内容, 《用深度神经网络和树搜索学习围棋》 (Nature 529, 484-489, 28 Jan 2016。
TensorFlow Models 基于TensorFlow开发的模型。这个库包含了各种机器学习模型在TensorFlow实践。
Neural Doodle 运用深度神经网络将涂鸦变为优雅的艺术品,从照片生成无缝纹理,转变图片风格,进行基于实例的提升,等等…还有更多!(语义风格传递的实现)CNTK 深度学习工具包 。来自微软公司的CNTK工具包的效率,“比我们所见过的都要疯狂”。 这部分归功于CNTK可借助图形处理单元(GPU)的能力,微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。(从单机上的1个、延伸至超算上的多个)
在
与该公司的网络化GPU系统(称之为Azure GPU Lab)匹配之后,它将能够训练深度神经网络来识别语音,让Cortana虚拟助理的速度达到以前的十倍。TensorFlow Examples适合初学者的 TensorFlow 教程和代码示例,作者已经做了相关笔记和代码解释。ConvNet JS ConvNetJS 是用 JavaScript 实现的神经网络,同时还有基于浏览器的 demo。
Torch Torch7 是一个科学计算框架,支持机器学习算法。易用而且提供高效的算法实现,得益于 LuaJIT 和一个底层的 C 实现。OpenFace 基于深度学习网络的面部识别。Openface是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统。该系统基于谷歌的paper《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》。Openface是卡内基梅隆大学的 Brandon Amos主导的。MXNet 轻巧、便携、灵活的分布式/移动深度学习框架,支持Python, R, Julia, Scala, Go, Javascript等等语言。MXNet是一款设计为效率和灵活性的深度学习框架。它允许你混合符号编程和命令式编程,从而最大限度提高效率和生产力。在其核心是一个动态的依赖调度,它能够自动并行符号和命令的操作。一个图形优化层,使得符号执行速度快,内存使用高效。这个
库便携,轻量,而且能够扩展到多个GPU和多台机器。Theano Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。
Leaf 是一个开放的机器学习框架,为黑客建立经典,深或混合机器学习应用。它的灵感来自于TensorFlow Torch, Caffe, Rust和众多的研究论文,并提出模块化、性能和便携性的深度学习。
Char RNN 多层递归神经网络的字符级别语言模型,基于Torch开发。它实现了多层递归神经网络(RNN,LSTM、和GRU)字符级语言模型的训练/采样。如果你是Torch/Lua/Neural Nets新手,那么这对于你去理解它们有很大的帮助。
Neural Talk NeuralTalk是一个Python+numpy项目,用多模式递归神经网络描述图像。
deeplearning4j 基于Hadoop 和 Spark的Java, Scala & Clojure