2022 年 7 種最佳深度學習軟件工具 [完整評論]

深度學習是人工智能的功能方面，它允許計算機學習，就像人類學習一樣。 深度學習工具或程序將能夠模仿人腦處理數據的功能並識別決策模式。

深度學習算法可幫助企業開發能夠預測更準確結果的模型，以幫助他們做出更好的決策。

深度學習應用對當今世界的多重變化負責，其中大部分對我們在世界上的生活方式產生了深遠的影響。 讓我們看看現在市場上可用的各種深度學習工具。

2022 年最有用的深度學習工具

1. 神經設計師

Neural Designer 是一個專業的應用程序，用於發現未知模式、複雜關係，並使用神經網絡從數據集中預測實際趨勢。 西班牙初創公司 Artelnics 開發了 Neural Designer，它已成為最流行的數據挖掘桌面應用程序之一。 Neural Designer 使用神經網絡作為模擬人腦功能的數學模型。 它建立起中樞神經系統作用的計算模型。

2.H2O.ai

H2O 是使用 Java 作為核心技術從頭開始開發的，並與 Spark 和 Apache Hadoop 等大多數其他產品有效集成。 這為客戶提供了極大的靈活性。 借助 H2O，任何人都可以輕鬆應用預測分析和機器學習來解決棘手的業務問題。

它使用開源框架和易於使用的基於 Web 的 GUI，這是最熟悉的界面。 使用標準數據不可知支持支持所有常見的數據庫和文件類型。 該工具可大規模擴展，有助於實時數據評分。

3. 深度學習套件

Apple 在其大多數產品（如 iOS、OS X、tvOS 等）中使用這種深度學習框架。Apple 使用它來支持在具有 GPU 的 Apple 設備上預訓練的深度學習模型。 DeepLearningKit 使用像圖像識別這樣的深度卷積神經網絡。 它目前使用 Caffe 深度學習框架進行訓練，但長期目標是支持使用其他深度學習模型，如 TensorFlow 和 Torch。

4. 微軟認知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit 是一種商用工具包，可訓練深度學習系統像人腦一樣精確學習。 它是免費的開源軟件，使用起來毫不費力。 它提供了卓越的擴展能力以及速度和準確性以及企業級質量。 它使用戶能夠通過深度學習利用海量數據集中的智能。

Microsoft Cognitive Toolkit 將神經網絡描述為通過有向圖的一系列計算步驟。 有向圖的葉節點表示輸入值或網絡參數。 這些工具非常適用於海量數據集。 Skype、Cortana、Bing、Xbox 等微軟產品使用微軟認知工具包來生成行業級人工智能。

5. 凱拉斯

Keras 是一個功能最少的深度學習庫。 它的開發重點是實現快速實驗，並與 Theano 和 TensorFlow 一起使用。 主要的好處是它可以帶你從想法到快速產生結果。

它是用 Python 開發的，作為一個高級神經網絡庫，能夠在 TensorFlow 或 Theano 之上運行。 它允許使用完全模塊化、可擴展性和極簡主義進行簡單快速的原型設計。 Keras 支持卷積網絡、循環網絡、兩者的組合以及任意連接方案，如多輸入和多輸出訓練。

6.ConvNetJS

ConvNetJS 允許用戶使用 JavaScript 制定和解決神經網絡。 它是一個基於 Deep Q Learning 的實驗性強化學習模塊。 不需要其他軟件、編譯器、安裝或 GPU。 來自其他社區的貢獻已經擴展了該庫，完整的代碼可以在 MIT 許可下的 GitHub 上獲得。 它可以指定和訓練卷積網絡來處理圖像。

7.火炬

火炬是一個高效的開源程序。 這個科學計算框架支持使用 GPU 的機器學習算法。 它使用動態 LuaJIT 腳本語言和底層 C/CUDA 實現。 torch 具有強大的 N 維數組功能，大量的索引、切片、轉置等例程。它具有出色的 GPU 支持，並且可嵌入，因此可以與 iOS、Android 等一起使用。

結論

因此，這裡有一些最受歡迎的最佳深度學習工具。 我們希望這篇文章能夠對深度學習和深度學習軟件工具有所啟發。

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