Библиотеки Python для нейронных сетей
Возможности современных нейросетей реализованы во многих программных продуктах. Именно поэтому сегодня можно найти широкий спектр Python-библиотек, ориентированных на работу с искусственными нейронными сетями. Рассмотрим основные из них.
Theano
Фундаментальная библиотека с математическими объектами и нейросетями. Совместима с Python 2 и 3. Одна из самых мощных, используется для быстрых и высокоточных вычислений. Преимущества: — тесная интеграция с NumPy; — применение GPU и CPU для увеличения производительности; — встроены механизмы оптимизации кода; — есть расширения для самопроверки и юнит-тестирования.
TensorFlow
Библиотека от Google, разработанная специально для обучения нейросетей. Для обработки больших объёмов данных использует многоуровневую систему узлов, что расширяет сферу применения далеко за научную область.
Keras
Высокоуровневая библиотека, поддерживающая сети с обратными связями и сети прямого распространения. Использует возможности Theano и TensorFlow в качестве компонентов. Характеризуется минималистичным подходом в дизайне хорошей расширяемостью, позволяет быстро начать работу. На практике часто применяется для построения и обучения нейросетей, при решении задач распознавания речи.
Lasagne
Ограничена по функциональности и требует явного программирования построения нейросети, циклов обучения и т. д. Поддерживает и Python 2 и Python 3.
Neon
Поддерживает два типа нейросетей: с обратными связями и прямого распространения. Совместима с Python 2 и 3.
Kayak
Библиотека Гарвардского университета. Поддерживает все типы нейронных сетей.
Также следует отметить такие инструментальные среды, как Blocks (для Theano), Chainer, NuPIC. Они служат для разработки моделей на основе нейросетей. Некоторые приносят общую практическую пользу, другие оптимизированы под конкретные задачи.
