DL4J (Eclipse Deeplearning4j) open-source je biblioteka za duboko učenje na Java virtualnom stroju (JVM). Omogućuje treniranje i pokretanje neuronskih mreža u Javi ili Scali pa se uklapa u postojeće poslovne sustave temeljene na Javi. Projekt uključuje i alate za uvoz modela iz drugih okvira. Održava se kao projekt zaklade Eclipse Foundation.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoDuboko učenje je grana strojnog učenja koja koristi umjetne neuronske mreže s mnogo slojeva. Takve mreže iz velikih količina podataka uče koja su obilježja važna – od rubova na slikama do odnosa značenja u tekstovima. Duboko učenje temelj je današnjih jezičnih modela, prepoznavanja slika i govora te strojnog prevođenja, a obično zahtijeva znatnu računalnu snagu i podatke za treniranje.
TensorFlow je okvir za strojno učenje otvorenog koda koji je razvio Google, a objavljen je 2015. Koristi se za izgradnju, treniranje i primjenu neuronskih mreža u aplikacijama, na poslužiteljima ili na mobilnim uređajima. Keras nudi pristupačno sučelje visoke razine; tipične primjene su klasifikacija slika, prognoziranje i sustavi preporuka.
Keras je open-source Python biblioteka za izgradnju i treniranje neuronskih mreža, koju je izvorno razvio François Chollet. Nudi pristupačno sučelje visoke razine za sastavljanje modela od slojeva. Od verzije 3 Keras se može izvoditi na JAX-u, TensorFlowu ili PyTorchu kao računalnoj pozadini. Primjer: tim u samo nekoliko redaka koda gradi prototip modela za klasifikaciju slika.
PyTorch je okvir otvorenog koda za strojno i duboko učenje u programskom jeziku Python. Izvorno je razvijen u Meti (tada Facebook), a od 2022. njime upravlja PyTorch Foundation pod okriljem Linux Foundation. PyTorch se naširoko koristi u istraživanju i industriji jer programerima omogućuje fleksibilnu izgradnju modela, njihovo treniranje na GPU-ovima i testiranje korak po korak; mnogi poznati jezični i slikovni modeli izgrađeni su s njime.
