Les solutions Logiciel de réseau de neurones artificiels ci-dessous sont les alternatives les plus courantes que les utilisateurs et les critiques comparent à Deep Java Library (DJL). D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Deep Java Library (DJL) comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à Deep Java Library (DJL) est Keras. D'autres applications similaires à Deep Java Library (DJL) sont H2OetNVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)etPyTorchetMicrosoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK). Les alternatives à Deep Java Library (DJL) peuvent être trouvées dans Logiciel de réseau de neurones artificiels mais peuvent également être présentes dans Logiciel d'apprentissage automatique ou Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.
Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.
H2O est un outil qui permet à quiconque d'appliquer facilement l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour résoudre les problèmes commerciaux les plus difficiles d'aujourd'hui, il combine la puissance d'algorithmes très avancés, la liberté de l'open source et la capacité d'un traitement en mémoire véritablement évolutif pour les big data sur un ou plusieurs nœuds.
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel.
Microsoft Cognitive Toolkit est un ensemble d'outils open-source de qualité commerciale qui permet à l'utilisateur d'exploiter l'intelligence au sein de vastes ensembles de données grâce à l'apprentissage profond en offrant une évolutivité, une vitesse et une précision sans compromis avec une qualité de niveau commercial et une compatibilité avec les langages de programmation et les algorithmes déjà utilisés.
AIToolbox est une boîte à outils de modules d'IA écrits en Swift : Graphes/Arbres, Régression Linéaire, Machines à Vecteurs de Support, Réseaux Neurones, ACP, KMeans, Algorithmes Génétiques, MDP, Mélange de Gaussiennes, Régression Logistique.
TFlearn est une bibliothèque de deep learning modulaire et transparente construite sur Tensorflow qui fournit une API de plus haut niveau à TensorFlow afin de faciliter et d'accélérer les expérimentations, tout en restant entièrement transparente et compatible avec celui-ci.
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
Neuton, une plateforme AutoML, permet aux utilisateurs expérimentés et à ceux sans aucune expérience en apprentissage automatique de créer des modèles d'IA compacts en quelques clics et sans codage. Neuton est basé sur un cadre de réseau neuronal propriétaire inventé et breveté par notre équipe de scientifiques qui est bien plus efficace que tout autre cadre, algorithme non neuronal sur le marché. Ses modèles résultants sont auto-croissants, beaucoup plus compacts, rapides et nécessitent moins d'échantillons d'entraînement par rapport à ceux d'autres solutions.
Caffe est un cadre d'apprentissage profond conçu avec l'expression, la vitesse et la modularité à l'esprit.