Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software - Seite 2

Swift AI ist eine leistungsstarke KI- und maschinelles Lernen-Bibliothek, die vollständig in Swift geschrieben ist und eine Reihe von gängigen Werkzeugen für maschinelles Lernen und künstliche Intelli

Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.

TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow aufbaut und eine höherstufige API für TensorFlow bereitstellt, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunige

Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.

H2O.ai ist das führende KI-Cloud-Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, KI zu demokratisieren und eine offene KI-Bewegung weltweit voranzutreiben. Sie konzentrieren sich darauf, Erkenntnisse aus

NVIDIA Deep Learning AMI mit Unterstützung von Terracloudx ist eine optimierte Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, Data-Science-, HPC- und Deep-Learning-Container auszuführen, die speziell für GPUs abg

Chainer ist ein leistungsstarkes, flexibles und intuitives Framework für neuronale Netzwerke, das die Lücke zwischen Algorithmen und Implementierungen überbrückt.

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Neuroph ist ein leichtgewichtiges Java-Framework für neuronale Netze, das gängige neuronale Netzwerkarchitekturen entwickelt. Es enthält eine gut gestaltete, quelloffene Java-Bibliothek mit einer klei

Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano und MXNet haben zur Popularität des Deep Learning beigetragen, indem sie den Aufwand und die Fähigkeiten, die zum Entwerfen, Trai

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