2023年的11个深度学习软件

深度学习软件通过提供更准确和快速的数据处理、预测和分类，正在革新技术领域。

它利用人工智能和机器学习的概念，帮助企业、组织、研究机构和大学从数据中获取智能，并利用它推动创新。

它在现代社会中显而易见的原因是人们寻找解决方案以简化生活并更快地执行任务。此外，自动化正在接管世界。

也就是说，使用人工智能、机器学习和深度学习创建的先进产品和服务可以满足这种需求。

深度学习是一种出色的新兴技术，可以通过加速数据分析和预测智能来改变您的业务。

在本文中，我们将更详细地探讨这个主题，并找到最佳的深度学习软件，以包含在您的工具包中。

什么是深度学习？

深度学习是一种现代概念，试图模仿人脑，以使系统能够聚合数据并以更高的准确性和速度进行预测。

它是人工智能（AI）和机器学习（ML）的子集。它包括具有多个层级的神经网络，试图模拟人脑的行为，尽管它离达到人脑的能力还有很长的路要走。

研究人员、工程师、开发人员和机构使用深度学习从大量数据中“学习”。虽然单层神经网络仍然可以进行预测，但添加更多的层级可以提高准确性并优化结果。

深度学习目前支持许多基于人工智能和机器学习的服务和应用，以提高自动化并执行无需人类干预的物理和分析任务。

深度学习的工作原理是什么？

深度学习使用神经网络或人工神经网络（ANNs），并尝试模仿人脑的行为，通过使用权重、数据和偏差的组合来帮助准确描述、识别和分类数据中的对象。

神经网络有不同的层级，互相连接的节点放置在彼此之上，以优化和精确分类或预测。网络中这种计算进展的类型被称为前向传播。

在这里，输入层和输出层被称为可见层。深度学习模型在输入层接收数据进行处理，同时在输出层进行最终的分类或预测。

此外，反向传播是另一种方法，它利用诸如梯度下降等算法来计算其预测中的所有错误。然后，它通过在层级中向后进行调整和优化模型的函数和权重。

当前向传播和反向传播同时使用时，神经网络能够进行高度准确的分类和预测。它还会随着时间的推移进行训练，以提高准确性。

在深度学习中使用的神经网络类型包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等。

深度学习软件在业务中的应用案例

• 客户服务：组织在客户服务中使用深度学习，通过复杂的链接_1来确定回答和解答问题，将对话转向人类用户等等，以及服务来预测客户流失率、了解客户行为等等。
• 虚拟助手：企业和个人使用虚拟助手，如Siri、Alexa、Google助手等，来简化他们的任务。
• 金融服务：金融机构可以利用预测分析来进行股票交易、检测欺诈、评估业务风险、管理客户投资组合等。
• 法律：执法机构可以使用深度学习算法分析交易数据，并从中学习以识别欺诈或犯罪的关键模式。
• 软件开发：他们可以利用语音识别和计算机视觉等技术，从视频和音频记录、文档和图像中提取模式，创建出色的应用程序，并提高部署的效果。
• 工业自动化：深度学习可用于通过服务检测工人与危险物体碰撞之前的动作，提高工业工人的安全性。

除此之外，它还用于航天和军事产品和服务、文本生成、医疗保健、图像恢复、语音启用电视遥控器、自动驾驶汽车、机器翻译、药物设计、生物信息学、气候科学、医学图像分析等等。

现在，让我们来谈谈市场上一些最好的深度学习平台。

Caffe

由伯克利人工智能研究（BAIR）和社区贡献者开发的Caffe是一个出色的深度学习框架，具有速度、模块化和表达力。它采用BSD 2-Clause许可证。

它的表达性架构促进创新和应用，而无需硬编码即可进行优化配置。您只需配置一个标志即可在GPU和CPU之间切换，以在GPU系统上进行训练。接下来，您可以轻松部署到移动设备和Caffe'srs。

Caffe可扩展的代码支持活跃的开发。事实上，在它的第一年，有1000多个开发人员进行了分叉，并贡献了许多重要的改变，使其在模型和代码方面达到了最先进的水平。此外，Caffe速度快，非常适合行业部署和研究实验。它每天可以处理6000多万张图像，并配备NVIDIA K40 GPU。

这意味着它可以每毫秒处理1张图像用于推理，每毫秒处理4张图像用于学习。它的硬件和最新的库也更快，使其成为最快的卷积网络工具之一。Caffe支持初创企业的原型、学术研究项目和在语音、视觉和多媒体领域的大规模工业应用，并在GitHub上拥有庞大的社区和Caffe用户组。

Neural Designer

如果您想构建AI应用而不需要创建块状图或编码，Neural Designer可以帮助您。它是一个可解释且用户友好的AI平台，用于机器学习、数据挖掘和深度学习。

此AI平台专注于神经网络这一强大的机器学习技术，您可以使用它来识别模式、发现关系并通过分析数据预测趋势。其模型可对输出进行近似，并将类别分配给模式，以帮助您充分利用数据。

Neural Designer是最快的机器学习平台之一，可节省您的时间并提高您的生产力。它在工程、能源、环境、银行、零售、医药等各个行业垂直领域中得到应用。

例如，在建模游艇水动力学和从速度和压力预测其性能方面使用它。它还用于设计具有最高质量属性的混凝土并对其进行准确评估。

超过2万个公共机构、大学和创新公司使用神经设计师支持他们的人工智能工作，包括英特尔、悉尼大学、Gentera、Golomt Bank等。

Keras

利用简单而强大、灵活的深度学习平台Keras构建您的人工智能应用程序。Keras此API是为您人类而设计的，而不是为机器而设计的。它使用最佳实践来减少认知负荷，并提供简单和一致的API。

Keras提供明确且清晰的错误消息，以便您及时采取行动，并减少了典型用例所需的用户操作频率。此外，它提供了广泛的开发人员指南和文档。

Keras是Kaggle竞赛的前5名团队之一，也是最常用的深度学习框架之一。它被NASA、NIH、CERN和其他全球科学机构等组织使用。

此外，Keras可以简化运行新实验的过程，并使您有信心尝试更多想法，以帮助您在与竞争对手的竞争中取得胜利。它提供了高级便利功能，以加速您的实验周期。

Keras建立在著名的框架TensorFlow 2之上，是一个可轻松扩展到大型GPU集群或完整的TPU套件的产业级框架。您可以利用TensorFlow的全部功能与Keras一起使用，并导出模型：

• 到JavaScript并在浏览器中直接运行
• 到TF Lite并在Android、iOS和其他嵌入式设备上运行。

您还可以通过Web API提供您的Keras模型。它还将涵盖机器学习工作流程的每个步骤，从数据管理和超参数训练到部署您的解决方案。Keras由于它易于使用，许多大学使用这个深度学习平台，并广泛推荐给深度学习学生。

H2O.ai

如果您拥有H2O.ai的能力，成功地加速和扩展AI结果并更加自信。H2O AI云具有解决复杂业务问题和发现新思路的潜力。

H2O.ai的综合自动化ML（auML）平台旨在改变AI的构建和使用方式。它使您可以轻松使用AI，同时保持准确性、透明度和速度。

此平台使您可以构建应用程序和AI模型，简化性能监控过程，并更快地适应变化的场景。此外，它使您能够通过直观的基于AI的AppStore向客户交付出色的解决方案。

全球超过20,000个组织都信任H2O.ai，包括AT&T、Walgreens、Equifax、UCSF Health等。它服务于金融、保险、营销、医疗保健、电信、零售、制造等多个行业。

您可以免费使用H2O AI云90天来获得实践经验。

Gensim

Gensim是一个出色的免费Python库，为人类提供主题建模。它可以训练大型语义NLP模型，找到相关文档，并将文本表示为语义向量。

选择Gensim的原因在于它的功能，如惊人的速度、平台无关性、大数据流式处理、开源、可用的模型和经过验证的性能。

Gensim是您可以用于训练矢量嵌入的最快的库之一，无论是基于Python还是其他语言。它的核心算法使用稳固、并行化、经过优化的C例程。此外，它可以使用数据流算法处理大型语料库，无需RAM限制。

此外，Gensim可以在Windows、macOS X、Linux和其他支持NumPy和Python的平台上运行。它是一个成熟的机器学习库，每周下载量超过100万次，并且有2600多个学术引用，被成千上万的大学和公司使用。您可以在Giit上找到它的源代码，它以GNU LGPL许可证托管，并由其开源社区维护。

Gensim社区通过Gensim-data项目为健康、法律等行业发布了可直接使用的模型。您可以使用此深度学习坑的形式快速入门，因为它安装快速。

Apache SINGA

Apache SINGA是一个专注于机器学习和深度学习模型分布式训练的库Apache的是Apache的顶级项目，具有许多强大的功能和能力。

这个深度学习软件易于使用Docker、Conda、Pip和源码进行安装。它在Google Colab和GitHub的存储库中提供了各种深度学习模型示例。它还支持在一个节点或不同节点上并行训练数据。

SINGA记录计算图并在完成前向传播后自动实现反向传播。它还在设备类中应用内存优化。此外，SINGA支持许多流行的优化器，如随机梯度下降、Adam、AdaGrad、RMSProp等。

此外，SINGA使AI开发人员能够通过允许您加载ONNX格式模型并保存通过SINGA API指定的模型到ONNX格式，来在不同工具和库之间利用模型。此外，它还允许您对在计算图中缓冲的每个运算符进行分析。它还支持半精度，以提供消耗更少的GPU内存、更快的训练、使用更大的网络等好处。

SINGA具有用户友好的界面和良好设计的技术堆栈，以提高其可靠性。它被全球各地的许多公司和组织使用，包括Secureage Technology、网易、SGH SG、NUH SG、yzBigData等。

PyTorch

PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以加速您的流程，从研究原型到生产部署。它使用TorchScript提供了急切和图形模型，已经准备好投入生产。

Torch分布式后端提供可扩展的性能优化和研究和生产中的分布式训练。您将获得一套丰富的库和工具，如Captum、skorch、PyTorch Geometric等，支持自然语言处理、计算机视觉等开发过程。

此外，PyTorch与AWS、GCP、阿里云、Azure等主要云服务兼容，提供易于扩展和无摩擦开发。您可以通过选择支持的软件包管理器（如Anaconda）、选择您的偏好并运行安装命令来轻松入门PyTorch。

这个受欢迎的框架被世界各地的大学和公司使用，包括Salesforce、斯坦福大学、亚马逊广告等。

MATLAB

列表上的另一个著名名称– MATLAB由MathWorks开发，是一个优秀的数值计算和编程平台。数百万科学家、工程师和学生使用这个平台来分析数据、创建模型和开发算法。

MATLAB包括一个针对迭代设计和分析过程进行优化的桌面环境，可以直接表达数组和矩阵数学的计算机编程语言。它还包括Live Editor，可以创建将代码、格式化文本和输出组合在一起的脚本，并以可执行的笔记本形式呈现。

此外，MATLAB工具箱完全有文档记录，专业构建，并经过严格测试。其应用程序使您可以可视化不同算法如何处理数据，并迭代直到获得所需结果。接下来，它会自动生成MATLAB程序以自动化或生成您的工作。

您可以通过几个小的代码修改来扩展您的分析工作，而无需重写代码或编程。MATLAB的功能包括：

• 数据分析：对数据进行建模、探索和分析
• 图形处理：探索和可视化数据
• 编程：创建脚本、类和函数
• 应用程序构建：创建Web和桌面应用程序
• 外部语言接口：使用Java、Python、Fortran、C/C++等与MATLAB一起使用
• 硬件：将其连接到任何硬件并运行
• 并行计算：使用多核桌面计算机、云、GPU和集群并行运行大规模计算和仿真
• 部署：在Web和桌面上部署您的构建，并共享您的程序
• 云：从MathWorks Cloud将MATLAB运行在不同的公共云中，如Azure和AWS

除此之外，您还可以将MATLAB算法自动转换为HDL、CUDA和C/C++并在嵌入式处理器或ASIC/FPGA上运行。您还可以与支持基于模型的设计的Simulink集成，然后在图像处理、计算机视觉、控制系统、预测性维护、机器人技术、信号处理、无线通信、测试、测量等方面使用MATLAB。

TensorFlow

TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台。它提供了广泛灵活的工具集、社区资源和库，帮助研究人员和开发人员轻松创建和部署基于机器学习的应用程序。

您可以使用其直观和高级的API，如Keras，使用即时执行来开发和训练机器学习模型，并轻松进行迭代和调试。您可以在本地环境、浏览器、设备或云中部署机器学习模型，而无需担心所使用的编程语言。

TensorFlow拥有简单的架构，可以将您的想法转化为成熟的模型，并以速度推向发布。它提供了简单明了的步骤，帮助您解决典型的机器学习问题。

这个深度学习软件被企业和开发人员用于解决实际世界中的挑战性问题，如检测呼吸道疾病、访问人权信息等。像Airbnb、可口可乐、谷歌、英特尔、Twitter、GE Healthcare等公司都使用TensorFlow进行创新。

Chainer

Chainer是一个直观、强大、灵活的神经网络框架。它可以弥合深度学习的实现和算法之间的差距。它支持CUDA计算，并且只需要很少的代码就可以使用GPU，并且可以轻松地在不同的GPU上运行。

Chainer支持多种网络架构，如前馈网络、递归网络、卷积网络和循环网络，以及批处理架构。其前向计算包括带有反向传播功能的Python控制流语句，使代码易于调试和理解。

Mipar

Mipar也是一个很好的深度学习软件。它可以追踪新图像上的特征，并使用您存储的追踪来识别模式并获取见解。您还可以在新图像上运行您的模型以发现复杂的特征。

一些用例包括颗粒检测、深度学习检测、气孔细胞检测等。Mipar提供免费试用版以了解其工作原理。

结论

深度学习具有实现技术需求的潜力，例如预测智能、数据分析等，速度快且准确。

因此，如上所述，使用深度学习软件并利用其优势和能力推动创新。

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