30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其…

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目. 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN.而且也设计出了…

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 这两天在安装Python的深度学习库:Theano.尝试了好多遍,CMake.MinGW.BLAS.APLACK等等都装了试着自己编译,网上教程也搜了一大堆,但都没成功.昨晚回家清理干净电脑,又小心翼翼地装了一遍,成功,今天来公司又装了一遍,也成功,现把步骤记录如下: (注:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit) 1. 请将电脑清理干净.包括之…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>…

2021年11月 微软开源一款简单的.多语言的.大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建.具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务.支持 100 多种语言文本翻译. 2022年8月12日 微软在.NET 博客上发布了[2] 用于 .NET 的 SynapseML,建立在其去年 11 月首次亮相的大规模机器学习开源项目SynapseML 的基础上.作为新 SynapseML…

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-…

MXNet深度学习库简介 摘要: MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言; 支持命令和符号编程; 可以运行在CPU,GPU,集群,服务器,台式机或者移动设备上. mxnet是cxxnet的下一代, cxxnet借鉴了Caffe的思想, 但是在实现上更加干净. MXNet安装: 这里针对的是Ubuntu 12+以上的系统的安装过程, 首先安装git(如果你电脑上还没有的话): # Install gi…

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He…

Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库 基于C#的机器学习--c# .NET中直观的深度学习   在本章中,将会学到: l  如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l  如何编写测试 l  如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库.由于能够将函数链到函数堆栈中,它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能.它还充分利用OpenCL语言平台,在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作.深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数 本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…