Glossario

Caffe

Che cos’è Caffe?

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) è un framework open source di deep learning sviluppato da Yangqing Jia all'Università della California a Berkeley e pubblicato nel 2013. Era apprezzato soprattutto per il riconoscimento di immagini con reti neurali convoluzionali, perché veloce e perché i modelli si descrivevano tramite file di configurazione. L'ultima versione, la 1.0, è uscita nel 2017; il successore Caffe2 è confluito in PyTorch nel 2018. Oggi Caffe è raramente usato per nuovi progetti.

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Termini correlati

PyTorch

PyTorch è un framework open source per l'apprendimento automatico e il deep learning nel linguaggio Python. È nato in Meta (allora Facebook) e dal 2022 è gestito dalla PyTorch Foundation, nell'ambito della Linux Foundation. È molto diffuso nella ricerca e nell'industria perché permette di costruire modelli in modo flessibile, addestrarli su GPU e testarli passo dopo passo; molti noti modelli linguistici e di immagini sono sviluppati con PyTorch.

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deep learning
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Rete neurale convoluzionale (CNN)

Una rete neurale convoluzionale (CNN, Convolutional Neural Network) è un'architettura di rete neurale particolarmente adatta ai dati visivi. Analizza l'input con piccoli filtri: nei primi strati riconosce caratteristiche semplici come i bordi, negli strati più profondi forme più complesse. Le CNN hanno segnato per anni il riconoscimento delle immagini e si usano, ad esempio, per individuare difetti nelle foto di prodotto o nell'analisi di immagini mediche.

rete neurale
riconoscimento immagini
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TensorFlow

TensorFlow è un framework open source per l'apprendimento automatico sviluppato da Google e pubblicato nel 2015. Serve a costruire, addestrare e mettere in produzione reti neurali in applicazioni, su server o su dispositivi mobili. Con Keras offre un'interfaccia di alto livello facile da usare; impieghi tipici sono la classificazione di immagini, le previsioni e i sistemi di raccomandazione.

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Deep learning
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Open Neural Network Exchange (ONNX)

Open Neural Network Exchange (ONNX) è un formato di file aperto per modelli di machine learning, presentato nel 2017 da Microsoft e Facebook (oggi Meta) e oggi gestito dalla LF AI & Data Foundation. Un modello addestrato ad esempio in PyTorch può essere esportato in ONNX ed eseguito con altri strumenti o ambienti di esecuzione come ONNX Runtime. Ciò facilita il passaggio tra framework e l’uso su hardware diversi.

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