“TFlearn is a modular and transparent deep learning library built on top of Tensorflow. It was designed to provide a higher-level API to TensorFlow in order to facilitate and speed-up experimentations, while remaining fully transparent and compatible with it.” 9.Lasagne(Contributors – 64, Com...
灵活高效的深度学习库 MXnet — A flexible and efficient library for deep learning 如果您的专业领域包括深度学习,那么您将发现MXNet非常适合。 MXNet用于训练和部署深度神经网络,具有高度可扩展性,并支持快速模型训练。 Apache的MXNet不仅可以使用Python,而且还可以使用其他多种语言,包括C ++,Perl,Julia,R,Scala,Go...
Caffe是深度学习框架中的老牌中的老牌。Caffe有非常好的特性，但也有一些小缺点。起初的时候它并不是一...
// 23.Spark-Deep-Learning库官网:https://databricks.github.io/spark-deep-learning/ 特点:Spark-Deep-Learning 为使用 ApacheSpark的 Python 中可伸缩的深度学习提供了高级api。该库来自 Databricks ,并利用 Spark 实现了两个最强大的方面:本着 Spark 和 Spark MLlib 的精神,它提供了易于使用的API,能够在很少...
Use Keras if you need a deep learning library that:Allows for easy and fast prototyping (through user friendliness, modularity, and extensibility). Supports both convolutional networks and recurrent networks, as well as combinations of the two. Runs seamlessly on CPU and GPU....
英文原文::Top Python Libraries for Deep Learning, Natural Language Processing & Computer Vision 标签:深度学习 Note that the visualization below, byGregory Piatetsky, represents each library by type, plots it by stars and contributors, and its symbol size is reflective of the number of commits the...
Deep Learning 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书,全称也叫做深度学习 AI圣经(Deep Learning),由三位全球知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville编著,全书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度...
原作名:Deep Learning with Python 译者:张亮 出版年:2018-8 页数:292 定价:119.00元 装帧:平装 丛书:图灵程序设计丛书 ISBN:9787115488763 豆瓣评分 9.5 1045人评价 5星 78.1% 4星 17.8% 3星 3.3% 2星 0.5% 1星 0.3% 评价: 写笔记 写书评 加入购书单 ...
PyBrain 是 Python 的模块化机器学习库。它的目标是为机器学习任务和各种预定义的环境提供灵活、易于使用且强大的算法来测试和比较算法。PyBrain 是 Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library 的缩写。 我们将利用一个简单的例子来展示 PyBrain 的用法,构建一个多层感知器 ...
Spark-Deep-Learning 为使用 ApacheSpark的 Python 中可伸缩的深度学习提供了高级api。该库来自 Databricks ,并利用 Spark 实现了两个最强大的方面:本着 Spark 和 Spark MLlib 的精神,它提供了易于使用的API,能够在很少的代码行中进行深入学习;它使用 Spark 强大的分布式引擎来扩展对海量数据集的深度学习。