Топ-7 библиотек нейронных сетей Python для программистов

СохранитьСохраненоУдалён 0

Python можно назвать одним из наиболее широко используемых языков из-за его многочисленных функций, которые включают в себя большое разнообразие полезных библиотек, чрезвычайно обширное сообщество и другие подобные вещи.

Библиотеки, упомянутые здесь, предоставляют базовые и нейронные варианты сети для доступа к нейронной сети и кодам исследований на основе глубокого обучения.

В этой статье будут перечислены 7 лучших библиотек нейронной сети Python для лучшей работы.

Станьте ML Engineer
Подробнее

За 5 месяцев Вы познакомитесь с основными задачами которые можно решить с помощью нейронных сетей и фреймворками, позволяющими реализовывать различные нейросетевые архитектуры в соответствии с задачей.

1. TensorFlow

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для численных расчетов с использованием графиков потоков данных.

Узлы графа представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые проходят между ними.

Эта гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.

TensorFlow предоставляет стабильные API-интерфейсы Python и C, а также не гарантированные обратно совместимые API-интерфейсы для C ++, Go, Java, JavaScript и Swift.

вернуться в меню ↑

2. PyTorch

PyTorch — это пакет Python, который предоставляет две высокоуровневые функции: тензорное вычисление (например, NumPy) с сильным ускорением на GPU, глубокие нейронные сети, построенные на основе системы автограда на основе ленты.

Обычно кто-то использует PyTorch либо в качестве замены NumPy, чтобы использовать мощь графических процессоров, либо платформу для глубокого изучения, которая обеспечивает максимальную гибкость и скорость.

PyTorch имеет уникальный способ построения нейронных сетей: использование и воспроизведение.

вернуться в меню ↑

3. Нейролэб

NeuroLab — это простая и мощная библиотека нейронных сетей для Python. Эта библиотека содержит основанные на нейронных сетях, алгоритмы обучения и гибкую структуру для создания и исследования других сетей.

Он поддерживает типы нейронных сетей, такие как однослойный персептрон, многослойный прямой перцептрон, конкурирующий слой (слой Кохонена), рекуррентная сеть Элмана, рекуррентная сеть Хопфилда и т. д.

Особенности этой библиотеки упомянуты ниже:

  • Это чисто библиотека Python + NumPy
  • API, как Neural Network Toolbox (NNT) от MATLAB
  • Интерфейс для использования алгоритмов поезда из Scipy.optimize
  • Гибкие сетевые конфигурации и алгоритмы обучения. Вы можете изменить: поезд, ошибку, инициализацию, а также функции активации
  • Разнообразие поддерживаемых типов искусственной нейронной сети и других алгоритмов обучения
  • Наличие поддержки Python 3
вернуться в меню ↑

4. ffnet

ffnet или нейронная сеть с прямой связью для Python — это быстрое и простое в использовании решение для обучения нейронной сети с прямой связью для Python.

Вы можете использовать ее для обучения, тестирования, сохранения, загрузки и использования искусственной нейронной сети с функциями активации сигмоида.

Станьте ML Engineer
Подробнее

За 5 месяцев Вы познакомитесь с основными задачами которые можно решить с помощью нейронных сетей и фреймворками, позволяющими реализовывать различные нейросетевые архитектуры в соответствии с задачей.

Особенности этой библиотеки:

  • Разрешено любое сетевое подключение без циклов (не только многоуровневое).
  • Обучение может проводиться с использованием нескольких схем оптимизации, включая оптимизацию на основе генетического алгоритма.
  • Существует доступ к точным частным производным сетевых выходов по сравнению с ее входами.
  • Нормализация данных обрабатывается автоматически ffnet.
вернуться в меню ↑

5. Scikit-Нейронная Сеть

В этой библиотеке реализованы многослойные персептроны, автокодеры и рекуррентные нейронные сети со стабильным интерфейсом, ориентированным на будущее, в качестве оболочки для мощных существующих библиотек, таких как Lasagne.

Импортируя пакет sknn, предоставляемый этой библиотекой, вы можете легко обучать глубокие нейронные сети в качестве регрессоров (для оценки непрерывных выходных данных от входных данных) и классификаторов (для прогнозирования дискретных меток из функций).

Благодаря базовой реализации Lasagne код поддерживает следующие функции нейронной сети:

  • Функции активации: сигмоид, тан, выпрямитель, софтмакс, линейный.
  • Типы слоев: свертка (в оттенках серого и цветная, 2D), плотность (стандартная, 1D).
  • Правила обучения: sgd, momentum, nesterov, adadelta, adagrad, rmsprop, adam.
  • Регуляризация: L1, L2, выпадение и нормализация партии.
  • Форматы наборов данных: Numpy.ndarray, scipy.sparse, pandas.DataFrame и итераторы (через обратный вызов).
вернуться в меню ↑

6. Lasagne

Lasagne — это легкая библиотека для построения и обучения нейронных сетей в Теано. Дизайн этой библиотеки определяется шестью принципами: простота, прозрачность, модульность, прагматизм, сдержанность и целенаправленность.

Его основные характеристики такие:

  • Поддерживает сети прямой связи, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные сети, включая долговременную кратковременную память (LSTM), и любые их комбинации
  • Позволяет использовать несколько входов и выходов, включая вспомогательные классификаторы
  • Многие методы оптимизации, включая Nesterov импульс, RMSprop и ADAM
  • Свободно определяемая функция стоимости и отсутствие необходимости получать градиенты из-за символической дифференциации Theano
  • Прозрачная поддержка процессоров и графических процессоров благодаря компилятору выражений Theano
вернуться в меню ↑

7. pyrenn

pyrenn — это рекуррентный набор инструментов для нейронной сети для Python и Matlab. Важные особенности Pyrenn упомянуты ниже:

  • pyrenn позволяет создавать широкий спектр (повторяющихся) конфигураций нейронных сетей
  • Создавать, обучать и использовать нейронные сети очень легко
  • Для обучения он использует алгоритм Левенберга – Марквардта (метод оптимизации Квазиньютона второго порядка), который намного быстрее, чем методы первого порядка, такие как градиентный спуск.
    В версии Matlab дополнительно реализован алгоритм Бройдена – Флетчера – Голдфарба – Шанно
  • Версия Python написана на чистом Python и Numpy, а версия Matlab — на чистом Matlab (набор инструментов не требуется)
  • Алгоритм рекуррентного обучения в реальном времени (RTRL) и алгоритм Backpropagation Through Time (BPTT) реализованы и могут использоваться для реализации алгоритмов дальнейшего обучения
  • Идет с различными примерами, которые показывают, как создать, обучить и использовать нейронную сеть
Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0