Top 10 Keras Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Keras kürzlich von der G2-Community überprüft

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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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass TFLearn ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk
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DeepPy
Von DeepPy
4.1/5
(12)
Produktbeschreibung
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass DeepPy ist:
Teurer
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

Torch
Von Torch Leadership Labs
4.4/5
(15)
Produktbeschreibung
Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass Torch ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher zu verwalten
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

Chainer
Von Chainer
4.3/5
(11)
Produktbeschreibung
Chainer ist ein leistungsstarkes, flexibles und intuitives Framework für neuronale Netzwerke, das die Lücke zwischen Algorithmen und Implementierungen überbrückt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass Chainer ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

Merlin
Von Merlin
3.6/5
(10)
Produktbeschreibung
Merlin ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia geschrieben ist. Es zielt darauf ab, eine schnelle, flexible und kompakte Deep-Learning-Bibliothek für maschinelles Lernen bereitzustellen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Keras, dass Merlin ist:
Teurer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
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Künstliches Neuronales Netzwerk

RustNN
Von RustNN
3.3/5
(2)
Produktbeschreibung
RustNN ist eine Feedforward-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek, die vollständig verbundene mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke erzeugt, die über Rückpropagation trainiert werden.
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Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

Darknet
Von Darknet
4.8/5
(3)
Produktbeschreibung
Darknet ist ein Open-Source-Neuronales-Netzwerk-Framework, das in C und CUDA geschrieben ist und CPU- und GPU-Berechnungen unterstützt.
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Gemeinsame Kategorien mit Keras:
Künstliches Neuronales Netzwerk

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