Top 10 Deep Java Library (DJL) Alternativen & Wettbewerber

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Keras
Von Keras
4.6/5
(64)
Produktbeschreibung
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

H2O
Von H2O.ai
4.5/5
(24)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Von NVIDIA
4.5/5
(23)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk
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Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Von Microsoft
4.2/5
(22)
Produktbeschreibung
Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit in kommerzieller Qualität, das Benutzer befähigt, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit mit kommerzieller Qualität und Kompatibilität mit den bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

AIToolbox
Von AIToolbox
4.5/5
(22)
Produktbeschreibung
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.
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TFLearn
Von TFLearn
4/5
(20)
Produktbeschreibung
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.
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Google Cloud Deep Learning Containers
Von Google
4.5/5
(20)
Produktbeschreibung
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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Neuton AutoML
Von Bell Integrator
4.5/5
(17)
Produktbeschreibung
Neuton, eine AutoML-Plattform, ermöglicht es erfahrenen Nutzern und solchen ohne jegliche Erfahrung im maschinellen Lernen, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne Programmierung zu erstellen. Neuton basiert auf einem proprietären neuronalen Netzwerk-Framework, das von unserem Wissenschaftlerteam erfunden und patentiert wurde und weitaus effektiver ist als jedes andere Framework, nicht-neuronale Algorithmus auf dem Markt. Die resultierenden Modelle sind selbstwachsend, viel kompakter, schneller und erfordern weniger Trainingsdaten im Vergleich zu denen anderer Lösungen.
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Caffe
Von Caffe
4/5
(16)
Produktbeschreibung
Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

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