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.
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.
Yanıtlar:
Mocha.jl - Mocha, C ++ çerçevesi Caffe'den esinlenerek Julia için Derin Öğrenme çerçevesidir.
İyi dokümantasyon ve örneklerle projelendirin . CPU ve GPU arka ucunda çalıştırılabilir.
MXNet Julia Paketi - Julia'da esnek ve verimli derin öğrenme
https://github.com/dmlc/MXNet.jl
Artıları
Eksileri
Ekim 2016'dan itibaren Julia için bir Tensorflow sarıcı da var:
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(...))
Bakılacak yeni bir kütüphane de Knet.jl. Kaputun altında GPU kullanmak gibi şeyler yapacak.