DL4J (Eclipse Deeplearning4j) е библиотека с отворен код за дълбоко обучение във Java Virtual Machine (JVM). Тя позволява невронни мрежи да се обучават и изпълняват на Java или Scala и затова се вписва в съществуващи корпоративни системи, базирани на Java. Проектът включва и инструменти за импортиране на модели от други framework-ове. Поддържа се като проект на Eclipse Foundation.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоДълбокото обучение е дял от машинното обучение, който използва изкуствени невронни мрежи с много слоеве. Такива мрежи се учат от големи количества данни кои характеристики са важни – от ръбове в изображенията до смислови връзки в текстовете. Дълбокото обучение е в основата на съвременните езикови модели, на разпознаването на образи и реч и на машинния превод и обикновено изисква значителна изчислителна мощност и много обучителни данни.
TensorFlow е фреймуърк за машинно обучение с отворен код, разработен от Google и пуснат през 2015 г. Използва се за изграждане, обучение и внедряване на невронни мрежи в приложения, на сървъри или на мобилни устройства. Keras предоставя достъпен интерфейс на високо ниво; типични приложения са класификация на изображения, прогнозиране и препоръчващи системи.
Keras е библиотека с отворен код на Python за изграждане и обучение на невронни мрежи, първоначално разработена от François Chollet. Тя предлага достъпен интерфейс на високо ниво за сглобяване на модели от слоеве. От версия 3 Keras може да работи с JAX, TensorFlow или PyTorch като изчислителна основа. Пример: екип изгражда прототип на модел за класификация на изображения само с няколко реда код.
PyTorch е фреймуърк с отворен код за машинно обучение и дълбоко обучение на програмния език Python. Първоначално е разработен в Meta (тогава Facebook), а от 2022 г. се поддържа от PyTorch Foundation под егидата на Linux Foundation. PyTorch се използва широко в научните изследвания и в индустрията, защото позволява на разработчиците да изграждат моделите гъвкаво, да ги обучават на графични процесори и да ги тестват стъпка по стъпка; с него са изградени много известни езикови и графични модели.
