十個值得一試的開源深度學習架構

本周早些時候google開源了tensorflow（github），此舉在深度學習領域影響巨大，因為google在人工智能領域的研發成績斐然，有着雄厚的人才儲備，而且google自己的gmail和搜尋引擎都在使用自行研發的深度學習工具。

無疑，來自google軍火庫的tensorflow必然是開源深度學習軟體中的明星産品，登陸github當天就成為最受關注的項目，當周獲得評星數就輕松超過1萬個。

對于希望在應用中整合深度學習功能的開發者來說，github上其實還有很多不錯的開源項目值得關注，首先我們推薦目前規模人氣最高的top3：

一、caffe。源自加州伯克利分校的caffe被廣泛應用，包括pinterest這樣的web大戶。與tensorflow一樣，caffe也是由c++開發，caffe也是google今年早些時候釋出的deepdream項目（可以識别喵星人的人工智能神經網絡）的基礎。

二、theano。2008年誕生于蒙特利爾理工學院，theano派生出了大量深度學習python軟體包，最著名的包括blocks和keras。

三、torch。torch誕生已經有十年之久，但是真正起勢得益于去年facebook開源了大量torch的深度學習子產品和擴充。torch另外一個特殊之處是采用了不怎麼流行的程式設計語言lua（該語言曾被用來開發視訊遊戲）。

除了以上三個比較成熟知名的項目，還有很多有特色的深度學習開源架構也值得關注：

四、brainstorm。來自瑞士人工智能實驗室idsia的一個非常發展前景很不錯的深度學習軟體包，brainstorm能夠處理上百層的超級深度神經網絡——所謂的公路網絡highway networks。

五、chainer。來自一個日本的深度學習創業公司preferred networks，今年6月釋出的一個python架構。chainer的設計基于define by run原則，也就是說，該網絡在運作中動态定義，而不是在啟動時定義，這裡有chainer的詳細文檔。

六、deeplearning4j。 顧名思義，deeplearning4j是”for java”的深度學習架構，也是首個商用級别的深度學習開源庫。deeplearning4j由創業公司skymind于2014年6月釋出，使用 deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯咨詢和ibm等明星企業。

deeplearning4j是一個面向生産環境和商業應用的高成熟度深度學習開源庫，可與hadoop和spark內建，即插即用，友善開發者在app中快速內建深度學習功能，可應用于以下深度學習領域：

七、marvin。是普林斯頓大學視覺工作組新推出的c++架構。該團隊還提供了一個檔案用于将caffe模型轉化成語marvin相容的模式。

八、convnetjs。這是斯坦福大學博士生andrej karpathy開發浏覽器插件，基于萬能的javascript可以在你的遊覽器中訓練神經網絡。karpathy還寫了一個convnetjs的入門教程，以及一個簡潔的浏覽器示範項目。

九、mxnet。出自cxxnet、minerva、purine等項目的開發者之手，主要用c++編寫。mxnet強調提高記憶體使用的效率，甚至能在智能手機上運作諸如圖像識别等任務。

十、neon。由創業公司nervana systems于今年五月開源，在某些基準測試中，由python和sass開發的neon的測試成績甚至要優于caffeine、torch和谷歌的tensorflow。