Mavzu: Ochiq kodli chuqur o’qitish freymvorklari

Theano

• Theano, chuqur o'rganish uchun ochiq manbali piton kutubxonasi, shuningdek, neyronni qayta ishlash va ma'lumotlar fanlari hamjamiyatlarida mashhur. U neyron tarmoq komponentlarini (masalan, qatlamlar va yashirin qatlamlar) mavhumlash orqali murakkab neyron tarmoqlarni amalga oshirishni osonlashtirishi bilan mashhur. U ko'pincha grafik ishlov berish bloklarida (GPU) sun'iy intellekt modellarini yaratish va o'qitish uchun ishlatiladi va Facebook tomonidan sun'iy intellekt ilovalarini o'rgatish va joylashtirish uchun qabul qilingan.
• Theano ma'lumotlar ramkalarida neyron tarmoq operatsiyalarini bajaradigan algoritmlar kutubxonasi bilan birga keladi. U Python, C++, Java, Julia, Scala va Tensorflow bilan ishlaydi va hozirda Tensorflow yoki Theano-dan foydalanadigan ishlab chiquvchilar tomonidan ishlatiladigan eng mashhur AI tizimidir. Nazariy jihatdan, Theano har qanday platformada ishlatilishi mumkin, ammo Theano dasturchilarining aksariyati Tensorflow va Tensorboard-dan foydalanadilar.
• Theano - bu murakkab algoritmlarning keng qamrovli kutubxonasiga ega chuqur o'rganish tizimi. U tasvirlarni tasniflash, ob'ektlarni aniqlash, tilni tarjima qilish va nutqni tanib olish uchun modellarni o'rgatish uchun ishlatiladi. Theano Tensorflow bilan osongina birlashtirilgan mashhur mashina o'rganish algoritmlarining eng keng kutubxonasiga ega.

PyTorch

• PyTorch - bu mashinani o'rganish algoritmlarini yaratish uchun optimallashtirilgan Python ramkasidir. Tadqiqotchilar ko'pincha undan tadqiqot maqsadlarida foydalanadilar, ammo u Tensorflow-dan foydalanadigan dasturchilar orasida ham mashhur.
• Medium katta yoki kichik tizimlarni yaratish uchun bepul, ochiq manba Python ramkasidir. Ishlab chiquvchilarning fikriga ko'ra, bu tizimlarni qurish uchun eng "intuitiv" freymwork, chunki u apparat tezlatgichlari uchun eng keng qamrovli interfeys va qulay APIga ega. Biroq, u GPU bilan ishlashda sekin javob berish vaqtlari bilan mashhur.
• Torchning ko'p qirraliligi ta'sirli va ishlab chiquvchilar undan chuqur o'rganish va NLP tizimlarini o'rgatish, sinab ko'rish va joylashtirish uchun foydalanishlari mumkin. Biroq, uni o'rnatish va saqlash ham qiyin bo'lishi mumkin va u boshqa o'rnatilgan ramkalar kabi ishlatilmaydi.