Glossar

Caffe

Was ist Caffe?

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) ist ein quelloffenes Deep-Learning-Framework, das Yangqing Jia an der University of California, Berkeley entwickelte und 2013 veröffentlichte. Es war vor allem für Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks beliebt, weil es schnell lief und Modelle über Konfigurationsdateien beschrieben wurden. Die letzte Version 1.0 erschien 2017; der Nachfolger Caffe2 ging 2018 in PyTorch auf. Für neue Projekte wird Caffe kaum noch genutzt.

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Deep Learning
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Verwandte Begriffe

PyTorch

PyTorch ist ein quelloffenes Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning in der Programmiersprache Python. Es wurde ursprünglich bei Meta (damals Facebook) entwickelt und wird seit 2022 von der PyTorch Foundation unter dem Dach der Linux Foundation betreut. PyTorch ist in Forschung und Industrie weit verbreitet, weil sich Modelle damit flexibel bauen, auf Grafikkarten trainieren und schrittweise testen lassen; viele bekannte Sprach- und Bildmodelle entstehen damit.

Framework
Deep Learning
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Convolutional Neural Network (CNN)

Ein Convolutional Neural Network (CNN, faltendes neuronales Netz) ist eine Architektur neuronaler Netze, die sich besonders für Bilddaten eignet. Es tastet die Eingabe mit kleinen Filtern ab und erkennt in den ersten Schichten einfache Merkmale wie Kanten, in tieferen Schichten komplexere Formen. CNNs prägten die Bilderkennung über viele Jahre und werden etwa zur Fehlererkennung auf Produktfotos oder in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt.

neuronales Netz
Bilderkennung
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TensorFlow

TensorFlow ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das 2015 veröffentlicht wurde. Es dient dazu, neuronale Netze zu bauen, zu trainieren und in Anwendungen, auf Servern oder mobilen Geräten einzusetzen. Mit Keras bietet es eine leicht zugängliche Programmierschnittstelle; typische Einsätze sind Bildklassifikation, Prognosen oder Empfehlungssysteme.

Framework
Deep Learning
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Open Neural Network Exchange (ONNX)

Open Neural Network Exchange (ONNX) ist ein offenes Dateiformat für Machine-Learning-Modelle, das 2017 von Microsoft und Facebook (heute Meta) vorgestellt wurde und heute unter dem Dach der LF AI & Data Foundation steht. Ein Modell, das etwa in PyTorch trainiert wurde, lässt sich als ONNX exportieren und mit anderen Werkzeugen oder Laufzeitumgebungen wie ONNX Runtime ausführen. Das erleichtert den Wechsel zwischen Frameworks und den Einsatz auf unterschiedlicher Hardware.

Format
Interoperabilität
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