hello大家好,我是本站的小编子芊,今天来给大家介绍一下深度学习编程语言的相关知识,希望能解决您的疑问,我们的知识点较多,篇幅较长,还希望您耐心阅读,如果有讲得不对的地方,您也可以向我们反馈,我们及时修正,如果能帮助到您,也请你收藏本站,谢谢您的支持!

深度学习编程语言的崛起

深度学习编程语言

深度学习是人工智能领域最炙手可热的研究方向之一,它通过模拟人脑神经网络的方式,让机器具备了学习和推理的能力。要实现深度学习,离不开一个强大而高效的编程语言。随着深度学习的迅速发展,许多新的编程语言也应运而生。

深度学习领域广泛应用的编程语言中,最受欢迎的是Python。它是一种简洁、高效且易于学习的语言,拥有丰富的科学计算库和深度学习框架,例如TensorFlow和PyTorch。Python的可扩展性和灵活性使其成为研究人员和开发人员的首选。Python还具备良好的社区支持和丰富的文档资源,便于初学者的入门和学习。

除了Python,还有一些专门为深度学习设计的编程语言,例如Julia和TensorFlow的Swift。Julia是一种高性能动态编程语言,拥有易于编写高效代码的特性,它的设计目标是提供与Python一样的易用性,但拥有C和Fortran的速度。而TensorFlow的Swift是Google推出的一种专门为深度学习开发的编程语言,它结合了Swift的简洁性和Python的可读性,为深度学习模型的开发提供了更好的编程体验。

深度学习编程语言将继续不断发展。随着硬件技术的进步,尤其是量子计算的崛起,我们可能会看到更多针对深度学习优化的编程语言出现。这些语言将致力于提高计算效率、优化模型性能和提供更好的开发体验。

深度学习编程语言的崛起为深度学习的发展提供了强大的工具和支持。Python作为最受欢迎的语言之一,为广大研究人员和开发者提供了丰富的资源和社区支持。而新兴的编程语言如Julia和TensorFlow的Swift也在不断探索创新,为深度学习的未来贡献力量。相信随着时间的推移,深度学习编程语言将进一步发展壮大,推动人工智能技术的突破和应用。

深度学习编程语言

各种编程语言的深度学习库整理大全!

Python1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。

1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。

2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。

3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库,基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。

4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。

2. Caffe是深度学习的框架,它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心(Berkeley Vision and Learning Center, BVLC)以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库,并提供了Python调用接口。

3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。

4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具,采用高效的算法来处理大规模文本数据。

5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观,被认为是深度学习的灵活框架。

6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库,使用Python语言开发,实现了前馈神经网络(FNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、自编码器(AE)、深度玻尔兹曼机(DBM)和卷积神经网络(CNN)等算法。

7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库,它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型,提供了多种激活函数和模型训练方法,例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。

8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱,提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。

9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。

10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。

11. Neon是Nervana System 的深度学习框架,使用Python开发。

Matlab

1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法,它可以从原始数据中自主学习有用的特征,通过调节权重值来实现。

2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱,它包含深度信念网络(DBN)、栈式自编码器(stacked AE)、卷积神经网络(CNN)等算法。

3. cuda-convet是一套卷积神经网络(CNN)代码,也适用于前馈神经网络,使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法(BP算法)。

4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)Matlab工具箱。它简单高效,能够运行和学习最先进的机器学习算法。

CPP

1. eblearn是开源的机器学习C++封装库,由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络,并提供可视化交互界面(GUI)、示例以及示范教程。

2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目,它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。

3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来,使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为,快速地设计出最适合数据的深度神经网络。

4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。

Java

1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中,也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。

2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库,用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用,而不是作为一款研究工具。

3. Encog是一个机器学习的高级框架,涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等,也支持遗传算法。

JavaScript

1. Convnet.js 由JavaScript编写,是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型(主要是神经网络)的封装库。不需要其它软件,不需要编译器,不需要安装包,不需要GPU,甚至不费吹灰之力。

Lua

1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易,用快速的脚本语言LuaJit开发,底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。

Julia

1. Mocha是Julia的深度学习框架,受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现,可以用来训练深度/浅层(卷积)神经网络,可以通过(栈式)自编码器配合非监督式预训练(可选)完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口,可能还有速度、兼容性等更多特性。

Lisp

1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言,面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库,其中包含丰富的深度学习库。

Haskell

1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言(DSL)。

.NET

1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架,包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架,用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。

R

1. darch包可以用来生成多层神经网络(深度结构)。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法(如反向传播法或共轭梯度法)的细调。

2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法,包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。

深度学习

随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世,“人工智能”这个已经存在60多年的词语,仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”…… 但事实是,如此喧嚣热烈的气氛之下,大部分人对这一领域仍是一知半解。

如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能革命”,特伦斯·谢诺夫斯基(Terry Sejnowski)必然是其中一个。

在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时,谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。Professor Terry Sejnowski.

Image Salk Institute

谢诺夫斯基是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的一小撮研究人员之一。受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法,会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题,从而提出了使用可以从数据中学习技能的数学模型。正是这一小群研究人员,证明了基于大脑式的计算的全新方法是可行的,从而为“深度学习”的发展奠定了基础。

借由《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书出版机会,美国科技媒体《The Verge》采访了特伦斯·谢诺夫斯基,与他讨论了“人工智能”“神经网络”“深度学习”“机器学习”究竟有何区别?为何“深度学习”突然变得无处不在,它能做什么?不能做什么?以下是采访全文:《深度学习:智能时代的核心驱动力量》

中信出版集团 2019.2

Q:我想问一下定义。人们几乎可以互换地使用“人工智能”,“神经网络”,“深度学习”和“机器学习”等词语。 但这些是不同的东西。你能解释一下吗?

人工智能可以追溯到1956年的美国,那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。

在人工智能中,一个新领域成长起来,称为机器学习。不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。设想您正在尝试识别对象,因此您可以收集大量它们的图像。通过机器学习,这是一个可以剖析各种特征的自动化过程,就可以确定一个物体是汽车,而另一个是订书机。

机器学习是一个非常大的领域,其历史可以追溯到更久远的时期。最初,人们称之为“模式识别”。后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。

在机器学习中有受大脑启发的神经网络,然后是深度学习。深度学习算法具有特定的体系结构,其中有许多层数据流经的网络。

基本上,深度学习是机器学习的一部分,机器学习是人工智能的一部分。

Q 有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗?

编写程序非常耗费人力。在过去,计算机是如此之慢,内存非常昂贵,以至于人们采用逻辑,也就是计算机的工作原理,来编写程序。他们通过基础机器语言来操纵信息。计算机太慢了,计算太贵了。

但计算力越来越便宜,劳动力也越来越昂贵。而且计算力变得如此便宜,以至于慢慢地,让计算机学习会比让人类编写程序更有效。在那时,深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题,比如在计算机视觉和翻译等领域。

机器学习是计算密集型的,但你只需编写一个程序,通过给它不同的数据集,你可以解决不同的问题。并且你不需要是领域专家。对于存在大量数据的任何事物,都有对应的大量应用程序。

Q:“深度学习”现在似乎无处不在。 它是如何变得如此主导潮流?

我可以在历史上精确地找到这一特定时刻:2012年12月在NIPS会议(这是最大的AI会议)上。在那里,计算机科学家Geoff Hinton和他的两个研究生表明你可以使用一个名为ImageNet的非常大的数据集,包含10,000个类别和1000万个图像,并使用深度学习将分类错误减少20%。

通常,在该数据集上,错误在一年内减少不到1%。 在一年内,20年的研究被跨越了。

这真的打开了潮水的闸门。

Q:深度学习的灵感来自大脑。那么计算机科学和神经科学这些领域如何协同工作呢?

深度学习的灵感来自神经科学。最成功的深度学习网络是由Yann LeCun开发的卷积神经网络(CNN)。

如果你看一下CNN的架构,它不仅仅是很多单元,它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统,在对视觉皮层的基础研究工作中,表明那里存在简单和复杂细胞。如果你看一下CNN架构,会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物,这直接来自我们对视觉系统的理解。

Yann没有盲目地试图复制皮质。他尝试了许多不同的变种,但他最终收敛到的方式和那些自然收敛到的方式相同。这是一个重要的观察。自然与人工智能的趋同可以教给我们很多东西,而且还有更多的东西要去探索。

Q:我们对计算机科学的理解有多少取决于我们对大脑的理解程度?

我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。 我们现在知道的更多,并且更多的知识被融入到架构中。

AlphaGo,这个击败围棋冠军的程序不仅包括皮质模型,还包括大脑的一部分被称为“基底神经节”的模型,这对于制定一系列决策来实现目标非常重要。 有一种称为时间差分的算法,由Richard Sutton在80年代开发,当与深度学习相结合时,能够进行人类以前从未见过的非常复杂的玩法。

当我们了解大脑的结构,并且当我们开始了解如何将它们集成到人工系统中时,它将提供越来越多的功能,超越我们现在所拥有的。

Q:人工智能也会影响神经科学吗?

它们是并行的工作。创新神经技术已经取得了巨大的进步,从一次记录一个神经元到同时记录数千个神经元,并且同时涉及大脑的许多部分,这完全开辟了一个全新的世界。

我说人工智能与人类智能之间存在着一种趋同。随着我们越来越多地了解大脑如何工作,这些认识将反映到AI中。 但与此他们实际上创造了一整套学习理论,可用于理解大脑,让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。 所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环,我认为这更令人兴奋和重要。

Q:你的书讨论了许多不同的深度学习应用,从自动驾驶汽车到金融交易。你觉得哪个特定领域最有趣?

我完全被震撼到的一个应用是生成对抗网络,或称GANS。使用传统的神经网络,你给出一个输入,你得到一个输出。 GAN能够在没有输入的情况下开展活动 - 产生输出。

是的,我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物,对吧?

从某种意义上说,它们会产生内部活动。事实证明这是大脑运作的方式。你可以看某处并看到一些东西,然后你可以闭上眼睛,你可以开始想象出那里没有的东西。你有一个视觉想象,当周围安静时,你闹钟声会浮现想法。那是因为你的大脑是生成性的。这种新型网络可以生成从未存在过的新模式。所以你可以给它,数百张汽车图像,它会创建一个内部结构,可以生成从未存在的汽车的新图像,并且它们看起来完全像汽车。

Q:另一方面,您认为哪些想法可能是过度炒作?

没有人可以预测或想象这种新技术的引入会对未来的事物组织方式产生什么影响。当然这其中有炒作。我们还没有解决真正困难的问题。我们还没有通用智能,就有人说机器人将不久后会取代我们,其实机器人远远落后于人工智能,因为复制身体被发现比复制大脑更复杂。

让我们看一下这一种技术进步:激光。它是在大约50年前发明的,当时占据了整个房间。从占据整个房间到我现在演讲时使用的激光笔需要50年的技术商业化。它必须被推进到体积足够小并可以用五美元购买它的程度。同样的事情将发生在像自动驾驶汽车这样的被炒作的技术上。它并不被期望在明年或者未来10年,就变得无处不在。这过程可能需要花费50年,但重点是,在此过程中会有逐步推进,使它越来越灵活,更安全,更兼容我们组织运输网络的方式。炒作的错误在于人们的时标设定错了。他们期待太多事情太快发生,其实事物只在适当的时候。

关于深度学习的问题可以看下这个网页的视频讲解:AI深度学习---中科院公开课。

深度学习编程

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编程语言的深度学习

c语言属于深度学习框架。深度学习框架的出现降低了入门的门槛,你不需要从复杂的神经网络开始编代码,你可以根据需要选择已有的模型,通过训练得到模型参数,你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer,或者是在顶端选择自己需要的分类器和优化算法(比如常用的梯度下降法)。当然也正因如此,没有什么框架是完美的,就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木,所以不同的框架适用的领域不完全一致。总的来说深度学习框架提供了一系列的深度学习的组件(对于通用的算法,里面会有实现),当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义,然后调用深度学习框架的函数接口使用用户自定义的新算法。

编程语言学习难度

不好学。未来发展十分不错。1、编程的课程比较抽象。编程是依靠计算机进行运算,并最终得到相应结果的过程。需要将解决的问题思路、方法和手段让计算机能够根据人的指令一步一步去工作,完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。编程的课程比较抽象,理解起来会有点困难。2、编程更倾向于实操。计算机专业的人对编程更有发言权,编程的理论性东西居多,但实际上阵时,全靠实际操作。所以如果没有老师从旁指导,很难理解为什么代码要这样写?3、编程学习需要花费时间。计算机专业的学生学习编程会稍微轻松一些。但是计算机零基础的人,建议先买本《计算机组成原理》或者《微机原理》看看,了解下计算机的体系结构。学习一门技术,需要花费长时间的心思和精力。随着互联网和移动互联网的发展,企业对于程序员的需求量也越来越大。编程的前景还是非常好的。

关于“深度学习编程语言”的具体内容,今天就为大家讲解到这里,希望对大家有所帮助。