Melhor Software de Redes Neurais Artificiais

AIToolbox é uma caixa de ferramentas de módulos de IA escrita em Swift: Grafos/Árvores, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mistura

Imagem de VM de Aprendizado Profundo VMs pré-configuradas para aplicações de aprendizado profundo.

FANN (Biblioteca de Rede Neural Artificial Rápida) é uma biblioteca de rede neural de código aberto e gratuita, que implementa redes neurais artificiais multicamadas com suporte para redes totalmente

gobrain é uma rede neural escrita em Go que inclui apenas funções básicas de Rede Neural, como Feed Forward e Rede Neural Recorrente de Elman.

ConvNetJS é uma biblioteca Javascript para treinar modelos de Aprendizado Profundo (Redes Neurais) inteiramente em um navegador.

Escolha Seu Caminho: Instale o PyTorch Localmente ou Inicie Instantaneamente em Plataformas de Nuvem Suportadas

Microsoft Cognitive Toolkit é um kit de ferramentas de código aberto e de nível comercial que capacita o usuário a aproveitar a inteligência dentro de conjuntos de dados massivos por meio de aprendiza

O AWS Deep Learning AMIs é projetado para equipar cientistas de dados, praticantes de aprendizado de máquina e cientistas de pesquisa com a infraestrutura e as ferramentas para acelerar o trabalho em

SuperLearner é um pacote que implementa o método de previsão super learner e contém uma biblioteca de algoritmos de previsão para serem usados no super learner.

Keras é uma biblioteca de redes neurais, escrita em Python e capaz de rodar em cima do TensorFlow ou Theano.

Knet (pronunciado "kay-net") é uma estrutura de aprendizado profundo implementada em Julia que permite a definição e o treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando todo o poder e expressivi

Merlin é uma estrutura de aprendizado profundo escrita em Julia, que visa fornecer uma biblioteca de aprendizado profundo rápida, flexível e compacta para aprendizado de máquina.

Neuton (https://neuton.ai), uma nova solução AutoML, permite que os usuários construam modelos de IA compactos com apenas alguns cliques e sem qualquer codificação. Neuton também é a solução de Rede N

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizado profundo para ciência de dados e pesquisa para projetar rapidamente redes neurais profundas (DNN) para tarefas de classificação de imagens

Contêineres pré-configurados e otimizados para ambientes de aprendizado profundo.

Swift AI é uma biblioteca de IA e aprendizado de máquina de alto desempenho escrita inteiramente em Swift que inclui um conjunto de ferramentas comuns usadas para pesquisa de aprendizado de máquina e

Torch é uma estrutura de computação científica com amplo suporte para algoritmos de aprendizado de máquina que prioriza GPUs.

Caffe é uma estrutura de aprendizado profundo feita com expressão, velocidade e modularidade em mente.

A H2O.ai é a principal empresa de Nuvem de IA, com a missão de democratizar a IA e impulsionar um movimento de IA aberto ao redor do mundo. Eles se concentram em extrair insights de dados estruturados

TFlearn é uma biblioteca de aprendizado profundo modular e transparente construída sobre o TensorFlow que fornece uma API de nível superior ao TensorFlow para facilitar e acelerar experimentações, enq

Chainer é uma estrutura poderosa, flexível e intuitiva de redes neurais que preenche a lacuna entre algoritmos e implementações.

NVIDIA Deep Learning AMI com Suporte da Terracloudx é um ambiente simplificado que permite executar ciência de dados, HPC e contêineres de aprendizado profundo ajustados especificamente para GPUs. A t

DeepPy é uma estrutura de aprendizado profundo licenciada pelo MIT que tenta adicionar um toque de zen ao aprendizado profundo, pois permite programação Pythonic baseada no ndarray do NumPy, tem uma b

Neuroph é uma estrutura de rede neural Java leve que desenvolve arquiteturas comuns de redes neurais, contém uma biblioteca Java de código aberto bem projetada com um pequeno número de classes básicas

Darknet é uma estrutura de rede neural de código aberto escrita em C e CUDA que suporta computação em CPU e GPU.

As estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano e MXNet, contribuíram para a popularidade do aprendizado profundo ao reduzir o esforço e as habilidades necessária