Niit - Ict Hà Nội » Tin tức » Tin tức công nghệ » 5 thư viện Deep Learning mới nhất dành cho lập trình viên vào năm 2022
5 thư viện Deep Learning mới nhất dành cho lập trình viên vào năm 2022

 Deep Learning là đóng góp chính cho sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên kỹ thuật số ngày nay. Bởi vì nó là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, các mô hình Deep Learning được sử dụng trong phần lớn các tác vụ và ứng dụng AI. Nó hoạt động giống như cách mà bộ não con người làm bằng cách nhận thức và truyền thông tin thông qua vô số tương tác nơ-ron.Các ứng dụng Deep Learning bao gồm xử lý hình ảnh, phân loại văn bản, phân đoạn đối tượng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều ứng dụng khác. Để tạo ra các ứng dụng và trường hợp sử dụng cao cấp như vậy, các thư viện Deep Learning thích hợp phải được sử dụng ở các giai đoạn vòng đời phát triển mô hình Deep Learning đầu cuối khác nhau.

 

Dưới đây là năm lựa chọn hàng đầu của chúng tôi từ bộ sưu tập thư viện khổng lồ có sẵn để triển khai các nhiệm vụ Deep Learning.

 

1. Keras

Keras là một thư viện mã nguồn mở nổi tiếng được sử dụng chủ yếu cho các nhiệm vụ liên quan đến Deep Learning. Nó bắt đầu như một Google dự án có tên ONEIROS (Hệ điều hành Robot thông minh) để cho phép thử nghiệm mạng thần kinh nhanh hơn. Keras đã được thêm vào của Google TensorFlow machine framework vào năm 2017, biến nó thành một API cấp cao để phát triển và đào tạo các mô hình Deep Learning.

 

- Nó có khả năng mở rộng cao, cho phép nó chạy trên cả GPU và CPU cấp cao để phát triển các mô hình mạng thần kinh phức tạp trong thời gian ngắn hơn. Các tính năng và chức năng nâng cao của Keras cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư khai thác triệt để khả năng mở rộng và khả năng đa nền tảng, cho phép họ xây dựng các mô hình Deep Learning với độ chính xác và hiệu suất cao.

    
 

2. TensorFlow

TensorFlow là một thư viện Python mã nguồn mở được phát triển bởi nhóm Google Brain để triển khai các phép tính số cấp cao và các nhiệm vụ Deep Learning quy mô lớn. TensorFlow chỉ được sử dụng cho các mục đích liên tổ chức tại Google kể từ khi thành lập. Tuy nhiên, nó đã được tạo thành mã nguồn mở vào năm 2015 theo Giấy phép Apache 2.0. Mặc dù khung công tác TensorFlow chủ yếu được sử dụng cho Deep Learning, nhưng nó cũng bao gồm các công cụ và thư viện linh hoạt để xây dựng các mô hình học máy end-to-end.

TensorFlow cho phép bạn thực hiện lý luận xác suất, mô hình dự đoán và phân tích thống kê, đồng thời xây dựng và phát triển các mô hình học máy và Deep Learning.

 

          
 

3.PyTorch

PyTorch là một trong những thư viện Deep Learning mã nguồn mở phổ biến nhất, được tạo ra vào năm 2016 bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook. Tên của thư viện tương ứng dựa trên Torch khuôn khổ học tập sâu phổ biến, một công cụ tính toán khoa học và tập lệnh được viết bằng Lụa ngôn ngữ lập trình. Tuy nhiên, Lua là một ngôn ngữ phức tạp để học và sử dụng, và nó thiếu tính mô đun cần thiết để giao tiếp với các thư viện khác. Để tránh những phức tạp như vậy, các nhà nghiên cứu của Facebook đã tạo ra và triển khai Đèn pin framework bằng Python, đặt tên nó là PyTorch.

PyTorch cho phép bạn triển khai các nhiệm vụ Deep Learning và cho phép bạn tạo các ứng dụng thị giác máy tính và NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên).

 

>>> Tham gia học python django tại NIIT - ICT Hà Nội để được hướng dẫn với lộ trình bài bản hơn.

 

                

4. MXNet

MXNet là một thư viện Deep Learning mã nguồn mở bằng Python được phát triển bởi Apache Software Foundation cho phép bạn xác định, đào tạo, xây dựng và triển khai các mạng thần kinh sâu. MXNet cho phép bạn tạo và triển khai các mô hình Deep Learning trên bất kỳ nền tảng nào, bao gồm cơ sở hạ tầng đám mây, tại chỗ và thiết bị di động. Các tính năng phân phối và siêu khả năng mở rộng của MXNet cho phép nó được mở rộng liên tục trên nhiều GPU và máy móc, cho phép đào tạo mô hình nhanh chóng và hiệu suất cao.

MXNet hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, C ++, R, Julia, Scala, JavaScript và MatLab, loại bỏ nhu cầu học ngôn ngữ mới để làm việc với các khuôn khổ cụ thể.


 

5.Microsoft (Cognitive Toolkit)

Microsoft (Cognitive Toolkit), trước đây được gọi là Computational Network ToolKit và được Microsoft phát hành vào năm 2016, là một thư viện Deep Learning mã nguồn mở được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ Deep Learning và học máy phân tán. Bạn có thể dễ dàng kết hợp các mô hình dự đoán phổ biến nhất, chẳng hạn như CNN (Mạng nơ-ron chuyển đổi), DNN chuyển tiếp (Mạng nơ-ron sâu) và RNN (Mạng nơ-ron tái diễn), với khung CNTK để triển khai sâu end-to-end một cách hiệu quả nhiệm vụ học tập.

Mặc dù CNTK chủ yếu được sử dụng để phát triển mô hình Deep Learning, nó cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ học máy và tính toán nhận thức.

 

 

 

 

 

HỌC VIỆN ĐÀO TẠO CNTT NIIT - ICT HÀ NỘI
Học Lập trình chất lượng cao (Since 2002). Học thực tế + Tuyển dụng ngay!
Đc: Tầng 3, 25T2, N05, Nguyễn Thị Thập, Cầu Giấy, Hà Nội
SĐT: 0383.180086
Email: hello@niithanoi.edu.vn
Fanpage: https://facebook.com/NIIT.ICT/
 
#niit #icthanoi #niithanoi #icthanoi #hoclaptrinh #khoahoclaptrinh #hoclaptrinhjava #hoclaptrinhphp #java #php #python