IT編程語介紹

　IT編程語言深度學習庫匯總，主要介紹編程語言Python（Theano、Keras、Pylearn2、Lasagne、Blocks、Caffe）、Matlab、CPP、Java（ND4J、Deeplearning4j、ncog）等相關的深度學習框架，深入了解開發(fā)框架對于一個程序員尤為重要。

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　一、編程語言Python
　1、 Theano一個python類庫，用數(shù)組向量來定義和計算數(shù)學表達式。使得在Python環(huán)境下編寫深度學習算法變得簡單。在基礎之上還搭建了許多類庫。
　2、Keras簡潔、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡庫，設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優(yōu)化后的Theano運算。
　3、Pylearn2集成大量深度學習常見模型和訓練算法的庫，如隨機梯度下降等。功能庫都是基于Theano之上。
　4、Lasagne搭建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的輕量級封裝庫，基于Theano。遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
　5、Blocks也基于Theano的幫助搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的框架。
　6、Caffe是深度學習的框架，注重于代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。是由伯克利視覺和學習中心以及社區(qū)成員共同開發(fā)。谷歌的DeepDream項目就是基于Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，并提供了Python調用接口。
　7、nolearn囊括了大量的現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)庫的封裝和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
　8、Genism也用Python編寫的深度學習小工具，采用高效的算法來處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)。
　9、 Chainer在深度學習的理論算法和實際應用之間架起一座橋梁。特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
　10、deepnet是基于GPU的深度學習算法函數(shù)庫，使用Python語言開發(fā)，實現(xiàn)了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網(wǎng)絡（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等算法。
　11、 Hebel也是深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的一個Python庫，通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。實現(xiàn)了最重要的幾類神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提供了多種激活函數(shù)和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
　12、 CXXNET基于MShadow開發(fā)的快速、簡潔的分布式深度學習框架。輕量級、易擴展的C++/CUDA神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，提供友好的Python/Matlab接口來進行訓練和預測。
　13、DeepPy是基于NumPy的深度學習框架。
　14、DeepLearning用C++和Python共同開發(fā)的深度學習函數(shù)庫。
　15、 Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發(fā)。

　總結深度學習常用的20個Python庫：核心庫與統(tǒng)計：Numpy、Scipy、Pandas、StatsModels；可視化：Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Pydot、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM/CatBoost、Eli5；深度學習：Tensorflow、PyTorch、Keras；分布式深度學習：Dist-keras/elephas/spark-deep-learning；自然語言處理：NLTK、SpaCy、Gensim；數(shù)據(jù)抓?。篠crapy。

　二、編程語言深度學習庫Matlab
　1、 ConvNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡類深度學習分類算法，可以從原始數(shù)據(jù)中自主學習有用的特征，通過調節(jié)權重值來實現(xiàn)。
　2、 DeepLearnToolBox用于深度學習的Matlab/Octave工具箱，包含深度信念網(wǎng)絡（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等算法。
　3、 cuda-convet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）代碼，也適用于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，使用C++/CUDA進行運算。能對任意深度的多層神經(jīng)網(wǎng)絡建模。只要是有向無環(huán)圖的網(wǎng)絡結構都可以。訓練過程采用反向傳播算法（BP算法）。
　4、 MatConvNet面向計算機視覺應用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）Matlab工具箱。簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習算法。

　三、編程語言深度學習庫CPP
　1、 eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發(fā)。用基于能量的模型實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
　2、 SINGA是Apache軟件基金會支持的一個項目，設計目標是在現(xiàn)有系統(tǒng)上提供通用的分布式模型訓練算法。
　3、 NVIDIA DIGITS是用于開發(fā)、訓練和可視化深度神經(jīng)網(wǎng)絡的一套新系統(tǒng)。把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現(xiàn)出來，使得數(shù)據(jù)科學家和研究員可以實時地可視化神經(jīng)網(wǎng)絡行為，快速地設計出最適合數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。
　4、 Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平臺加速深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的一個統(tǒng)一平臺。

　四、編程語言Java
　1、 N-Dimensional Arrays for Java （ND4J） 是JVM平臺的科學計算函數(shù)庫。主要用于產(chǎn)品中，函數(shù)的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
　2、 Deeplearning4j 是第一款商業(yè)級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。設計目的是為了在商業(yè)環(huán)境下使用，而不是作為一款研究工具。
　3、 Encog機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳編程、貝葉斯網(wǎng)絡、隱馬可夫模型等，也支持遺傳算法。

　五、編程語言JavaScript
　1、 Convnet.js 由JavaScript編寫，完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經(jīng)網(wǎng)絡）的封裝庫。不需要其軟件，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。

　六、編程語言Lua
　Torch是一款廣泛適用于各種機器學習算法的科學計算框架。使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發(fā)，底層是C/CUDA實現(xiàn)。Torch基于Lua編程語言。

　七、深度學習框架Julia
　Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發(fā)。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現(xiàn)，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經(jīng)網(wǎng)絡，可以通過（棧式）自編碼器配合非監(jiān)督式預訓練（可選）完成。優(yōu)勢特性包括模塊化結構、提供上層接口，可能還有速度、兼容性等更多特性。

　八、深度學習框架Lisp
　Lus面向對象的編程語言，面向對大規(guī)模數(shù)值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。擁有機器學習的函數(shù)庫，其中包含豐富的深度學習庫。

　九、編程語言Haskell
　DNNGraph是Haskell用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型生成的領域特定語言（DSL）。

　十、.NET
　Accord.NET 是完全用C#編寫的。NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。是產(chǎn)品級的完整框架，用于計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統(tǒng)計應用領域。

　十一、R語言
　1、 darch包可以用來生成多層神經(jīng)網(wǎng)絡（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
　2、 deepnet實現(xiàn)了許多深度學習框架和神經(jīng)網(wǎng)絡算法，包括反向傳播（BP）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網(wǎng)絡（DBP）、深度自編碼器（Deep autoencoder）等。

　總結，小編主要介紹了Python、Matla、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、Haskell、。NET、R語言共十一種深度學習庫，羅列了需要掌握的知識點。想要掌握一門編程語言需要通過練習在實際操作過程中積累編程經(jīng)驗，只看不做是沒有用的，希望可以幫到正在學習的你。

當前題目：IT編程語介紹
文章路徑：http://www.muchs.cn/article12/geesgc.html

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