Machine Learning Software

Jan 31, 2019

- Deeplearning4j : Deeplearning4j는 Java와 Scala로 작성된 Apache 2.0 라이선스의 오픈소스 분산 신경망 라이브러리입니다.

- Tensorflow : tensorflow는 데이터 flow 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어                   라이브러리입니다.

- MXNet : MXNet은 효율성과 유연성 모두를 고려하여 설계된 딥러닝 프레임 워크입니다.

- Caffe : 표현력, 속도 및 모듈성을 염두에 두고 개발된 딥러닝 프레임워크 입니다.

- Keras : Tensorflow, Theano, CNTK, Deeplearning4j 처럼 하이-레벨 Python API 입니다.

- Lasagne : Lasagne 는 Theano의 신경 네트워크를 구축하고 교육하는 가벼운 라이브러리 입니다.

- Theano : Python의 CPU/GPU symbolic expression 컴파일러 입니다.

- Torch : Matlab처럼 lua의 최첨단 머신러닝 알고리즘을 제공합니다.

- Pylearn2 : Pylearn2는 머신러닝 연구를 쉽게하기 위해 고안된 라이브러리 입니다.

- Blocks : 훈련을 위한 Theano의 프레임워크

- Deep learning Tutorials : 어떻게 딥러닝을 Theano와 함께 할 것인가의 예시

- Chainer : GPU 기반 신경망 프레임워크

- Matlab Deep learning : Matlab 의 딥러닝 툴

- CNTK : 전산 네트워크 툴킷(Computational Network Toolkig) – Microsoft Research의 통합된 딥러닝 툴킷

- MatConvNet : MATLAB의 도구 상자 CNN(Convolutional Neural Networks)을 구현하는데 사용된다, 간단하고 효율적이며, 최신 CNN을 배울수 있습니다.

- DeepLernToolbox : 딥러닝을 위한 Matlab 도구상자 (Rasmus Berg Palm에서 제공)

- BigDL : 다중 노드로 효율적으로 확장하기 위해 설계된 분산 형 오픈소스 Apache Spark deep learning 라이브러리. MKL을 통해 CPU 최적화, 파이썬 지원, CPU 에서만 작동하며, 인텔에서 개발하였습니다.

- Cuda-Convnet : 빠른 C++/ CUDA 콘볼루션 신경망을 구현, 임의의 레이어 연결 및 네트워크 깊이를 모델링 할 수 있습니다. 계층의 모든 비순환식 그래프가 수행합니다.

- Deep Belief Networks : Matlab은 Ruslan Salakhutdinov의 Deep Belief Networks를 배우기 위한코드

- RNNLM : Tomas Mikolov의 반복적인 신경만 기반 언어 모델 툴킷

- RNNLIB : RNNLIB는 시퀀스 학습 문제에 대한 반복적인 신경 네트워크 라이브러리입니다. 대부분의 시공간 데이터 유형에 적용 가능하며 음성 및 필체 인식에 특히 효과적임이 증명되었습니다.

- Matrbm : Andrej Karpathy(Matlab)의 Ruslan Salakhudinov 코드 간체 버전.

- Estimating Partition Functions of RBM’s : Annealed Importance Samping(Ruslan Salakhutdinov)을 사용하여 제한된 볼츠만 기계의 파티션 기능을 평가하기위한 MATLAB 코드입니다.

- Learning Deep Boltzmann Machines : Matlab은 Deep Boltzmann Machines(Ruslan Salakhutdinov에서 제공) 교육 및 미세 조정을 위한 코드입니다.

- LUSH : NYU deep convolutional networks의 프로그래밍 언어

- Eblearn.lsh 에너지 기반 학습을 수행하는 LUSH 기반 머신러닝 라이브러리

- Deepmat : Deepmat, Matlab 기반의 딥러닝 알고리즘

- MShadow : Mshadow는 C++ / CUDA 의 경랑 CPU / GPU 매트릭스 / Tensor 템플릿 라이브러리 입니다. Mshadow의 목표는 단순성과 성능 모두를 목표로 하는 머신러닝       프로젝트를 위한 효율적이고 장치 불변의 간단한 Tensor 라이브러리를 지원하는 것입니다. CPU / GPU / 다중 GPU 및 분산 시스템을 지원합니다

- CXXNET : CXXNET은 MShadow를 기반으로 하는 빠르고 간결한 딥러닝 프레임 워크 입니다. 이것은 교육과 예측을 위한 Python/ Matlab 인터페이스를 갖춘 가볍고 쉬운 C++ / CUDA 신경 네트워크 툴입니다.

- Nengo : Nengo는 대규모 신경 시스템을 시뮬레이션하기위한 그래픽 기반 스크립팅 소프트웨어 패키지       입니다.

- Eblearn 은 에너지 기반학습, 컨볼 루션 네트워크, 비전 / 인식 응용 프로그램 등을 위한 BSD 라이선스가 있는 C++ 머신러닝 라이브러리입니다. EBLearn은 주로 NYU의 Pierre Sermanet이 관리합니다.

- Gnumpy는 numpy와 거의 같은 방식으로 인터페이스하는 Python 모듈이지만 컴퓨터의 GPU에서 연산을     수행합니다.

- CUV Library : 행렬에 엔비디아 CUDA 기능을 쉽게 사용하기위한 파이썬 바인딩을 가진 C ++ 프레임워크       입니다. 여기에는 RBM 구현과 열처리된 중요도 샘플링 코드 및 정확히 파티션 기능을 계산하기 위한 코드가     포함되어 있습니다.

- 3-way factored RBM and mcRBM(조건부 RBM) 을 교육하기위한 MATLAB 코드

- mPoT 는 CUDAMat 과 gumpy를 사용하여 Python 코드로 자연스러운 이미지의 모델을 교육합니다.

- Neuralnetworks : 딥러닝을 위한 Java 기반의 GPU 라이브러리

- ConvNet : Matlab 기반의 convolutional neural network tool box

- Elektronn : Elektronn은 딥러닝 툴킷입니다. 머신러닝 커뮤니티의

- OpenNN : OpenNN은 C ++ 프로그래밍 언어로 작성된 오픈 소스 클래스 라이브러리로, 딥러닝의 주요         영역인 신경망을 구현합니다.

- NeuralDesigner : 예측 분석을 위한 혁신적인 딥러닝 툴 입니다.

- Apache Singa : 딥러닝 오픈소스 라이브러리. 광범위한 하드웨어에서 실행 가능하며 헬스-케어 응용             프로그램에 중점을 두고 있습니다.

- Lightnet 은 가볍고 다용도이며 순전히 Matlab 기반의 딥러닝 프레임워크 입니다. 디자인의 목표는 이해하기 쉽고 사용하기 용이하며 효율적인 학습 플랫폼을 제공하여 딥러닝 연구에 도움이 됩니다.

- SimpleDNN 가벼운 머신러닝 오픈소스 라이브러리다. 피드 포워드 및 반복적인 인공신경망의 개발을          지원합니다.

 

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