Forschen Sie nach alternativen Lösungen zu Chainer auf G2, mit echten Nutzerbewertungen zu konkurrierenden Tools. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Chainer zu berücksichtigen sind, beinhalten performance und training. Die beste Gesamtalternative zu Chainer ist Keras. Andere ähnliche Apps wie Chainer sind TFLearn, H2O, Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK), und PyTorch. Chainer Alternativen finden Sie in Künstliche Neuronale Netzwerk-Software, aber sie könnten auch in Maschinelles Lernsoftware oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sein.
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
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 beschleunigen, während sie vollständig transparent und kompatibel bleibt.
H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben zu entwerfen, unter Verwendung der Visualisierung des Netzwerkverhaltens in Echtzeit.
AIToolbox ist eine Sammlung von KI-Modulen, die in Swift geschrieben sind: Graphen/Bäume, Lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze, PCA, KMeans, Genetische Algorithmen, MDP, Mischung von Gaussians, Logistische Regression.
DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über eine kleine und leicht erweiterbare Codebasis verfügt, auf CPU oder Nvidia-GPUs läuft und die folgenden Netzwerkarchitekturen implementiert: Feedforward-Netzwerke, Convnets, Siamese-Netzwerke und Autoencoder.
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.