Sinir ağları için en iyi Julia kütüphanesi


13

Bu kütüphaneyi temel sinir ağı yapımı ve analizi için kullanıyorum.

Bununla birlikte, çok katmanlı sinir ağları vb.

Bu yüzden, Julia'da gelişmiş sinir ağları ve Derin Öğrenme yapmak için güzel kütüphaneler bilmek istiyorum.



1
@itdxer Bağlantı için teşekkür ederim. Bu konuyu ayrıntılandırarak bir cevap olarak koyabilir misiniz?
Dawny33

Yanıtlar:


7

Mocha.jl - Mocha, C ++ çerçevesi Caffe'den esinlenerek Julia için Derin Öğrenme çerçevesidir.

İyi dokümantasyon ve örneklerle projelendirin . CPU ve GPU arka ucunda çalıştırılabilir.


1
Sanırım Mocha geliştirmeyi bıraktılar ve MXNet ilerlemenin yolu. Malmaud'un yorumuna buradan bakın: github.com/pluskid/Mocha.jl/issues/157
niczky12

Mocha'yı bir süredir kullandım, bazı sorunları var ve bir topluluğu yok, MXNet'in aktif gelişimin olduğu konusunda hemfikirim. Tensorflow için Julia sarıcı da var: github.com/malmaud/TensorFlow.jl (disclamer: Ben de kullanmadım, MXNet veya TF Julia Sarıcı)
davidparks21

9

MXNet Julia Paketi - Julia'da esnek ve verimli derin öğrenme

https://github.com/dmlc/MXNet.jl

Artıları

  • Hızlı
  • Çoklu GPU'ları ve otomatik paralelliğe sahip dağıtılmış ayarı ölçeklendirir.
  • Hafif, bellek tasarruflu ve akıllı cihazlara taşınabilir.
  • Otomatik Farklılaşma

Eksileri



2

Daha yeni (2019) bir cevap eklemek için: Flux .

Flux is an elegant approach to machine learning. It's a 100% pure-Julia stack,
and provides lightweight abstractions on top of Julia's native GPU and
AD support. Flux makes the easy things easy while remaining fully hackable.

Örneğin:

model = Chain(
  Dense(768, 128, σ),
  LSTM(128, 256),
  LSTM(256, 128),
  Dense(128, 10),
  softmax)

loss(x, y) = crossentropy(model(x), y)

Flux.train!(loss, data, ADAM(...))

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.