1.DL/深度学习框架 PyTorch TensorFlow Keras PaddlePaddle Caffe Caffe2 MegEngine MindSpore OneFlow ScikitLearn Mathworks Theano Torch MLLib Ray http://ML.NET 2.ML/传统机器学习框架 XGBoost LightGBM LibSVM 3.RL/强化学习框架 RLlib TorchRL PaddleRL TF-Agents 4.TL/迁移学习框架 CCTL EasyTransfer NVTLT ...
目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 四、强化学习 强化学习,又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获...
目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 四、强化学习 强化学习,又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。 强化学习框架如图1所示。智能体在当前状态s下,采...
而且目前针对深度学习的两个主流框架pytorch和 TensorFlow 都是支持 Python 开发的，也就是说深度学习的...
微软跨平台机器学习框架ML.NET 3.0强化深度学习功能，还加速AI运算效率 在微软发布.NET 8之后，紧接着推出跨平台机器学习框架ML.NET 3.0，这个新版本更新强化深度学习功能，并且改进ML.NET数据处理能力，还加入Intel oneDAL硬件训练加速，以及自动机器学习等新功能，这些更新让开发者在编写机器学习应用程序能够更加...
一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 2. Mahout 3. MLlib / spark.ml 4. 其他 二、深度学习常用的开源框架和库 1. TensorFlow 2. Keras 3. PyTorch 4. Caffe 5. 其他 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 2. OpenAI Baseline ...
Caffe,CNTK,DeepLearning4j,Keras,MXNet和TensorFlow是深度学习框架。 Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。 Theano跨越了这两个类别。 一般来说,深层神经网络计算在GPU(特别是Nvidia CUDA通用GPU,大多数框架)上运行的速度要比CPU快一个数量级。一般来说,更简单的机器学习方法不需要GPU的加速。
简单说,人工智能范围最大,涵盖机器学习、深度学习和强化学习。如果把人工智能比喻成孩子大脑,那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这种过程中很有效率的一种教学体系。 有人表示,人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。 百度百科如此阐释人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写...
Caffe,CNTK,DeepLearning4j,Keras,MXNet和TensorFlow是深度学习框架。Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。而Theano跨越了这两个类别。 一般来说,简单的机器学习方法不需要GPU加速。虽然你可以在一个或多个CPU上训练DNN,但这种训练往往是缓慢的,需要训练的神经元和层越多,可用于训练的数据越多,需要的时间就越...