AlphaGo擊敗了圍棋高手李世石后，令本來就熱度不減的深度學(xué)習(xí)更是火了一把来农。隨著深度學(xué)習(xí)需求的大大增加鞋真，IT人對深度學(xué)習(xí)庫的需求也隨之而增加起來。今天沃于，就由大圣眾包威客平臺（www.dashengzb.cn）為你介紹包括Python涩咖、Java、Haskell等在內(nèi)的一系列編程語言的深度學(xué)習(xí)庫繁莹。
一檩互、Python
Blocks是一種幫助你在Theano之上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的框架。
Caffe是一種以表達(dá)清晰咨演、高速和模塊化為理念建立起來的深度學(xué)習(xí)框架闸昨。它是由伯克利視覺和學(xué)習(xí)中心（BVLC）和網(wǎng)上社區(qū)貢獻(xiàn)者共同開發(fā)的。谷歌的DeepDream人工智能圖像處理程序正是建立在Caffe框架之上薄风。這個(gè)框架是一個(gè)BSD許可的帶有Python接口的C++庫饵较。
Chainer連接深度學(xué)習(xí)中的算法與實(shí)現(xiàn)，它強(qiáng)勁遭赂、靈活而敏銳告抄，是一種用于深度學(xué)習(xí)的靈活的框架。
CXXNET是一種快速嵌牺、簡明的分布式深度學(xué)習(xí)框架打洼，它以MShadow為基礎(chǔ)，是輕量級可擴(kuò)展的C++/CUDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包逆粹，同時(shí)擁有友好的Python/Matlab界面募疮，可供機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和預(yù)測使用。
DeepLearning是一個(gè)用C++和Python開發(fā)的深度學(xué)習(xí)庫僻弹。
Deepnet是一種基于GPU的深度學(xué)習(xí)算法的Python實(shí)現(xiàn)阿浓，比如：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、受限玻爾茲曼機(jī)蹋绽、深度信念網(wǎng)絡(luò)芭毙、自編碼器、深度玻爾茲曼機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卸耘。
DeepPy是一種建立在Mumpy之上的Python化的深度學(xué)習(xí)框架退敦。
Genism是一個(gè)部署在Python編程語言中的深度學(xué)習(xí)工具包，用于通過高效算法處理的大型文本集蚣抗。
Hebel是一個(gè)在Python中用于帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的庫侈百，它通過PyCUDA使用帶有CUDA的GPU加速。它可實(shí)現(xiàn)大多數(shù)目前最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提供了多種不同的激活函數(shù)和訓(xùn)練方式钝域，如動(dòng)量讽坏、Nesterov動(dòng)量、退出（dropout）和前期停止（earlystopping）例证。
Keras是類似Torch的一個(gè)精簡的路呜、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。Theano在底層幫助其優(yōu)化CPU和GPU運(yùn)行中的張量操作织咧。
Lasagne是一個(gè)輕量級的庫拣宰，它可以在Theano中建立和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它簡單烦感、透明巡社、模塊化、實(shí)用手趣、專一而克制晌该。
Neon是Nervana公司基于Python開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。
Nolearn包含大量其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫中的包裝器和抽象（wrappersandabstractions）绿渣，其中最值得注意的是Lasagne朝群，其中也包含一些機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)用模塊。
Pylearn2是一個(gè)引用大量如隨機(jī)梯度（StochasticGradient）這樣的模型和訓(xùn)練算法的庫中符。它在深度學(xué)習(xí)中被廣泛采用姜胖，這個(gè)庫也是以Theano為基礎(chǔ)的。
Theano是一種用于使用數(shù)列來定義和評估數(shù)學(xué)表達(dá)的Python庫淀散。它可以讓Python中深度學(xué)習(xí)算法的編寫更為簡單右莱。很多其他的庫是以Theano為基礎(chǔ)開發(fā)的。
二档插、C++
Eblearn是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的開源C++庫慢蜓，由紐約大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的YannLeCun牽頭研發(fā)。它是按照GUI郭膛、演示和教程來部署的帶有基于能量的模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)晨抡。
Intel?DeepLearningFramework為英特爾的平臺提供了統(tǒng)一的框架來加速深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
NVIDIADIGITS是一個(gè)新的用于開發(fā)则剃、訓(xùn)練和可視化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)耘柱。它把深度學(xué)習(xí)放進(jìn)了基于瀏覽器的界面中，讓數(shù)據(jù)分析師和研究人員可以快速設(shè)計(jì)最好的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）來獲取實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)行為可視化數(shù)據(jù)棍现。
SINGA被設(shè)計(jì)用來進(jìn)行已有系統(tǒng)中分布式訓(xùn)練算法的普通實(shí)現(xiàn)调煎。它由ApacheSoftwareFoundation提供支持。
三轴咱、Java
Deeplearning4j是第一個(gè)為Java和Scala編寫的消費(fèi)級開元分布式深度學(xué)習(xí)庫汛蝙。它被設(shè)計(jì)成在商業(yè)環(huán)境中使用，而非研究工具朴肺。
Encog是一種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架窖剑，支持支持向量機(jī)（SupportVectorMachines）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks）戈稿、基因編程（GeneticProgramming）西土、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetworks）、隱馬爾科夫模型（HiddenMarkovModels）和遺傳算法（GeneticAlgorithms）鞍盗。
N-DimensionalArraysforJava（ND4J）是一種為JVM設(shè)計(jì)的科學(xué)計(jì)算庫需了。它們被應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中，這就意味著它的路徑可以被設(shè)計(jì)成最小的RAM內(nèi)存需求來快速運(yùn)行般甲。
四肋乍、JavaScript
Convent.js是一種Javascript中用于深度學(xué)習(xí)模型（主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的庫。它能夠完全在瀏覽器中使用而不需要開發(fā)工具敷存、編譯器墓造、安裝、GPU的支持锚烦，簡單易用觅闽。
五、Lua
Torch是一種科學(xué)計(jì)算框架涮俄，可支持多種計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法蛉拙。
六、Julia
Mocha是用于Julia的一種深度學(xué)習(xí)框架彻亲，其靈感來源于C++框架Caffe孕锄。在Mocha中通用的隨機(jī)梯度求解器和公共層的有效實(shí)現(xiàn)，可以被用于訓(xùn)練深度/淺層（卷積）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)苞尝，其帶有通過（堆疊的）自動(dòng)解碼器的（可選的）無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練硫惕。它最大的特點(diǎn)包括：帶有模塊化架構(gòu)、高層面的接口野来、便攜性與速度恼除、兼容性，等等曼氛。
七豁辉、Lisp
Lush（LispUniversalShell）是一種為研究人員、試驗(yàn)者以及對大規(guī)模數(shù)值和圖形應(yīng)用感興趣的工程師設(shè)計(jì)的舀患，以他們?yōu)槊嫦驅(qū)ο蟮木幊陶Z言徽级。它帶有豐富的作為機(jī)器學(xué)習(xí)庫一部分的深度學(xué)習(xí)庫。
八聊浅、Haskell
DNNGraph是一個(gè)用Haskell編寫的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成DSL餐抢。
九现使、.NET
Accord.NET是一種.NET機(jī)器學(xué)習(xí)框架，包含聲音和圖像處理庫旷痕，它完全由C#編寫碳锈。它是一種為開發(fā)生產(chǎn)級的計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)聽覺欺抗、信號處理和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用而設(shè)計(jì)的完整框架售碳。
十、R
Darch包可以用于建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深層結(jié)構(gòu)）绞呈。其中的訓(xùn)練方式包括使用對比發(fā)散法進(jìn)行提前訓(xùn)練贸人，或使用通常的訓(xùn)練方法（如反向傳播和共軛梯度）進(jìn)行一些微調(diào)。
Deepnet實(shí)現(xiàn)了一些深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法佃声，包括BP艺智、RBM、DBN圾亏、深度自編碼器等等力惯。
以上根據(jù)10個(gè)常用的編程語言整理的對應(yīng)深度學(xué)習(xí)庫，希望對廣大想要在人工智能深耕的IT人有所幫助召嘶。
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