2. SINGA是Apache軟件基金會(huì)支持的一個(gè)項(xiàng)目，它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在現(xiàn)有系統(tǒng)上提供通用的分布式模型訓(xùn)練算法。

　　3. NVIDIA DIGITS是用于開發(fā)、訓(xùn)練和可視化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一套新系統(tǒng)。它把深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大功能用瀏覽器界面呈現(xiàn)出來，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究員可以實(shí)時(shí)地可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為，快速地設(shè)計(jì)出最適合數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平臺(tái)加速深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)統(tǒng)一平臺(tái)。

　　Java

　　1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平臺(tái)的科學(xué)計(jì)算函數(shù)庫。它主要用于產(chǎn)品中，也就是說函數(shù)的設(shè)計(jì)需求是運(yùn)算速度快、存儲(chǔ)空間最省。

　　2. Deeplearning4j 是第一款商業(yè)級(jí)別的開源分布式深度學(xué)習(xí)類庫，用Java和Scala編寫。它的設(shè)計(jì)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是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的高級(jí)框架，涵蓋支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳編程、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬可夫模型等，也支持遺傳算法。

　　JavaScript

　　1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個(gè)完全在瀏覽器內(nèi)完成訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型（主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的封裝庫。不需要其它軟件，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費(fèi)吹灰之力。

　　Lua

　　1. Torch是一款廣泛適用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的科學(xué)計(jì)算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發(fā)，底層是C/CUDA實(shí)現(xiàn)。Torch基于Lua編程語言。

　　Julia

　　1. Mocha是Julia的深度學(xué)習(xí)框架，受C++框架Caffe的啟發(fā)。Mocha中通用隨機(jī)梯度求解程序和通用模塊的高效實(shí)現(xiàn)，可以用來訓(xùn)練深度/淺層（卷積）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過（棧式）自編碼器配合非監(jiān)督式預(yù)訓(xùn)練（可選）完成。它的優(yōu)勢(shì)特性包括模塊化結(jié)構(gòu)、提供上層接口，可能還有速度、兼容性等更多特性。

　　Lisp

　　1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，面向?qū)Υ笠?guī)模數(shù)值和圖形應(yīng)用感興趣的廣大研究員、實(shí)驗(yàn)員和工程師們。它擁有機(jī)器學(xué)習(xí)的函數(shù)庫，其中包含豐富的深度學(xué)習(xí)庫。

　　Haskell

　　1. DNNGraph是Haskell用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成的領(lǐng)域特定語言（DSL）。

　　.NET

　　1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機(jī)器學(xué)習(xí)框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產(chǎn)品級(jí)的完整框架，用于計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)音頻、信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用領(lǐng)域。

　　R

　　1. darch包可以用來生成多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度結(jié)構(gòu)）。訓(xùn)練的方法包括了對(duì)比散度的預(yù)訓(xùn)練和眾所周知的訓(xùn)練算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細(xì)調(diào)。

　　2. deepnet實(shí)現(xiàn)了許多深度學(xué)習(xí)框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)、深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。
 

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