深度学习软件：技术革新的引擎
深度学习软件正在以惊人的速度改变技术领域，它通过提升数据处理的精确度和效率，以及进行预测和分类，为各行各业带来了前所未有的机遇。
它巧妙地融合了人工智能（AI）和机器学习（ML）的核心理念，帮助企业、组织、研究机构乃至大学从海量数据中提取有价值的见解，并利用这些洞见推动创新，实现突破。
在这个快速发展的时代，人们不断寻求能够简化生活、加速任务执行的解决方案。自动化已经成为一股不可阻挡的潮流，深刻地影响着我们的工作和生活。
正是在这样的背景下，基于人工智能、机器学习和深度学习的先进产品和服务应运而生，它们不仅满足了人们日益增长的需求，更推动着社会不断进步。
深度学习作为一项新兴技术，其潜力不容小觑。它可以通过加快数据分析和预测智能，为各行各业带来巨大的变革，帮助企业在竞争中脱颖而出。
本文将深入探讨深度学习这一主题，并为您精选市面上优秀的深度学习软件，助力您打造强大的工具库。
深度学习的本质
深度学习是一种模拟人脑工作方式的现代概念，旨在使计算机系统能够更准确、更快速地处理数据并进行预测。
它是人工智能和机器学习的一个分支，其核心是多层神经网络。这些神经网络试图模仿人脑的运作方式，尽管在实现真正的人脑智能方面，仍然有很长的路要走。
研究人员、工程师、开发人员以及各机构利用深度学习技术从大量数据中进行“学习”。 虽然单层神经网络可以进行预测，但增加层数能够显著提升预测的准确性和结果的质量。
目前，深度学习已经为许多基于人工智能和机器学习的服务和应用程序提供了强大的支持，从而提高了自动化水平，并可以在无人为干预的情况下执行物理和分析任务。
深度学习的工作原理
深度学习采用神经网络（也称为人工神经网络，ANN）作为其核心工具。它试图通过结合权重、数据和偏差，来模拟大脑的功能，从而准确地描述、识别和分类数据中的对象。
神经网络由多层相互连接的节点构成，这些层层叠叠的结构旨在优化和精细化分类或预测。这种在网络中进行的计算过程被称为前向传播。
其中，输入层和输出层被称为可见层。深度学习模型在输入层接收待处理的数据，然后在输出层给出最终的分类或预测结果。
此外，反向传播是另一种关键方法。它利用梯度下降等算法来计算预测中的所有误差，然后通过在层中反向传播来训练和优化模型，从而调整函数的偏差和权重。
当同时使用前向传播和反向传播时，神经网络就能实现高精度的分类和预测，并且能够通过不断训练来提高准确性。
深度学习中常用的神经网络类型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
深度学习软件在商业中的应用
- 客户服务：企业利用深度学习驱动的聊天机器人来处理客户服务，快速响应并解决问题，将对话转接到人工客服，并预测客户流失率，深入理解客户行为。
- 虚拟助手：企业和个人广泛使用Siri、Alexa、Google助手等虚拟助手来简化日常任务，提高工作效率。
- 金融服务：金融机构借助预测分析技术进行股票交易，检测欺诈行为，评估商业风险，并管理客户投资组合。
- 法律：执法机构使用深度学习算法来分析交易数据，从中识别欺诈或犯罪的关键模式。
- 软件开发：开发人员利用语音识别和计算机视觉等技术创建卓越的应用程序，通过分析视频、录音、文档和图像来提取模式，从而提高部署效率。
- 工业自动化：深度学习技术可以通过检测工人的动作，并在工人与危险物体发生碰撞之前发出警告，从而保障工业工人的安全。
除了以上应用外，深度学习还广泛应用于航空航天、军事、文本生成、医疗保健、图像恢复、语音控制电视遥控器、自动驾驶汽车、机器翻译、药物设计、生物信息学、气候科学、医学图像分析等领域。
接下来，我们将为您介绍市场上一些优秀的深度学习平台。
Caffe
Caffe 由伯克利人工智能研究（BAIR）和社区贡献者共同开发，是一个卓越的深度学习框架，以其速度、模块化和表达性而著称。它采用BSD 2-Clause许可证。
Caffe富有表现力的架构促进了创新和应用，其优化的模型不涉及硬编码，易于配置。您可以仅通过设置一个标志，在GPU系统上进行训练，从而在GPU和CPU之间轻松切换。此外，您可以轻松地将其部署到移动设备和服务器上。
Caffe的可扩展代码支持积极的开发。事实上，在第一年，就有1000多名开发人员对其进行了分叉，并做出了许多重要的更改，使其在模型和代码方面都处于领先地位。此外，Caffe还提供高速的处理能力，使其成为行业部署和研究实验的最佳选择。它每天可以使用NVIDIA K40 GPU处理超过6000万张图像。
这意味着它每毫秒可以处理1张图像进行推理，每毫秒可以处理4张图像进行学习。它的硬件和最新的库也更快，使其成为最快的卷积神经网络实用工具之一。Caffe为语音、视觉和多媒体领域的早期原型、学术研究项目和大型工业应用程序提供了强大的支持。它在GitHub和Caffe-users组上拥有一个庞大的社区。
Neural Designer
如果您希望在不创建框图或编写代码的情况下构建AI应用程序，Neural Designer 能够满足您的需求。它是一个可解释且用户友好的平台，专为人工智能、机器学习和深度学习而设计。
这个AI平台专注于神经网络强大的ML技术，您可以通过分析数据来识别模式、发现关系并预测趋势。它的模型将输出近似为输入函数，并将类别分配给模式，帮助您从数据中提取全部价值。
Neural Designer是最快的ML平台之一，它可以帮助您在训练模型时节省时间，其高性能计算可以提高您的工作效率。它广泛应用于各个行业，例如工程、能源、环境、银行、零售、医药等。
例如，它被用于对游艇的流体动力学进行建模，并根据速度来预测它们的性能。它还被用于设计具有最高质量特性的混凝土，并对其进行精确的评估。
超过2万家公共机构、大学和创新公司使用Neural Designer来支持他们的AI工作，其中包括英特尔、悉尼大学、Gentera、Golomt Bank等。
Keras
利用简单、强大且灵活的深度学习平台Keras 构建您的AI应用程序。这个API是专为您（人类）而设计的，而非机器。它采用最佳实践来减轻认知负担，并提供简洁一致的API。
Keras提供可操作且清晰的错误消息，以便您可以及时采取行动，并减少典型用例所需的用户操作频率。此外，它还提供广泛的开发人员指南和文档。
Keras是Kaggle排名前五的获胜团队之一，也是深度学习中最常用的框架之一。它被NASA、NIH、CERN以及世界各地的其他科学机构所广泛采用。
此外，Keras可以简化运行新实验的过程，使您可以放心地尝试更多的想法，帮助您在竞争中脱颖而出。它为加速您的实验周期提供了高度便利。
Keras建立在著名的TensorFlow 2框架之上，是一个工业级框架，可以轻松扩展到大型GPU集群或完整的TPU pod。通过Keras，您可以充分利用TensorFlow的优势并导出模型：
- 到JavaScript并在浏览器中直接运行
- 到TF Lite并在Android、iOS和其他嵌入式设备上运行。
您还可以通过Web API为您的Keras模型提供服务。它涵盖了ML工作流程的每个步骤，从管理数据和超参数训练到部署解决方案。由于此深度学习平台易于使用，因此它被许多大学采用，并被广泛推荐给深度学习的学生。
H2O.ai
如果您正在寻求一个能够解决复杂业务问题并发现新思路的平台，那么H2O.ai 值得您的关注。H2O AI Cloud具有巨大的潜力。
H2O.ai的综合自动化机器学习（auML）平台旨在改变人工智能的构建和使用方式。它使您能够轻松使用AI，同时保持准确性、透明度和速度。
该平台允许您构建应用程序和AI模型，简化性能监控流程，并更快地适应不断变化的情况。此外，它还使您能够通过使用基于AI的直观AppStore为您的客户提供出色的解决方案，从而进行创新。
全球超过2万家组织信任H2O.ai，包括ADP、AT&T、Walgreens、Equifax、UCSF Health等。它服务于许多行业，如金融、保险、营销、医疗保健、电信、零售、制造等。
您可以使用H2O的AI Cloud免费获得90天的体验。
Gensim
Gensim是一个出色且免费的Python库，为人类提供主题建模。它可以训练大型语义NLP模型，查找相关文档，并将文本表示为语义向量。
选择Gensim可能是一个明智的选择，因为它具有令人难以置信的速度、平台独立性、大数据流、开源性、即用型模型以及经过验证的性能。
Gensim是可用于训练向量嵌入（基于Python或其他方式）的最快库之一。其核心算法使用稳定、并行、优化的C例程。此外，它可以使用数据流式算法处理大型语料库，而不受RAM的限制。
此外，Gensim可以在Windows、macOS X、Linux以及其他支持NumPy和Python的平台上运行。它是一个成熟的ML库，每周下载量超过100万次，学术引用超过2600次，被数千所大学和公司所采用。您可以在GitHub上找到其源代码，它使用GNU LGPL许可证托管并由其开源社区维护。
Gensim社区通过Gensim-data项目发布适用于医疗、法律等行业的即用型模型。您可以快速开始使用这个深度学习平台，因为它安装速度很快。
Apache SINGA
Apache SINGA是一个专注于ML和深度学习模型分布式训练的库。它是Apache的顶级项目，具有许多出色的特性和功能。
这个深度学习软件可以通过Docker、Conda、Pip和Source轻松安装。它在Google Colab和GitHub上的存储库中提供了各种深度学习模型示例。它还支持在一个节点或不同节点上的不同GPU上并行进行数据训练。
SINGA记录计算图，并在完成前向传播后自动实现反向传播。它还在设备类中应用内存优化。此外，SINGA还支持许多流行的优化器，例如随机梯度下降、Adam、AdaGrad、RMSProp等。
此外，SINGA允许AI开发人员通过允许您加载ONNX格式模型以及将通过SINGA API指定的模型保存为ONNX格式，来跨不同工具和库使用模型。它还允许您分析在计算图中缓冲的每个运算符。它还支持半精度，以提供诸如消耗更少的GPU内存、更快的训练、使用更大的网络等好处。
SINGA由一个用户友好的界面和精心设计的技术堆栈组成，以增强它的灵活性。它被全球范围广泛的公司和组织所采用，包括Secureage Technology、NetEase、SGH SG、NUH SG、yzBigData等。
PyTorch
PyTorch是一个开源ML框架，可以加速您的流程，从研究原型到生产部署。它可以通过使用TorchScript的Eager和图形模型进行生产。
火炬分布式后端在研究和生产中提供可扩展的性能优化和分布式培训。您将获得一套丰富的库和工具，例如Captum、skorch、PyTorch Geometric等，以支持您在NLP、计算机视觉等方面的开发过程。
此外，PyTorch兼容AWS、GCP、阿里云、Azure等主流云服务，提供轻松扩展和无摩擦开发。您可以通过选择受支持的包管理器（如Anaconda），选择您的偏好并运行安装命令来轻松开始使用PyTorch。
这个流行的框架被全球的大学和公司所广泛采用，其中包括Salesforce、斯坦福大学、亚马逊广告等。
MATLAB
名单上的另一个著名名字是 MATLAB。MathWorks是一款出色的数值计算和编程平台。数百万科学家、工程师和学生使用该平台来分析数据、创建模型和开发算法。
MATLAB涉及一个针对迭代设计和分析过程进行了优化的桌面环境。它使用一种直接表达数组和矩阵数学的计算机编程语言。它还包括实时编辑器，用于在可执行笔记本中创建组合代码、格式化文本和输出的脚本。
此外，MATLAB工具箱经过全面记录、专业构建和严格测试。它的应用程序允许您可视化各种算法如何处理数据并进行迭代，直到获得所需的结果。接下来，它会自动生成一个MATLAB程序来自动化或生成您的工作。
您可以通过一些简单的代码修改来扩展分析工作，而无需重写代码或学习大数据编程。MATLAB的功能包括：
- 数据分析：建模、探索和分析数据
- 图形：探索和可视化数据
- 编程：创建脚本、类和函数
- 应用程序构建：创建Web和桌面应用程序
- 外部语言接口：将MATLAB与Java、Python、Fortran、C/C++等结合使用。
- 硬件：将其连接到任何硬件并运行
- 并行计算：与多核桌面、云、GPU和集群并行运行大规模计算和模拟
- 部署：在Web和桌面上部署您的构建并共享您的程序
- 云：在从MathWorks Cloud到Azure和AWS等不同公共云中运行MATLAB
除此之外，您可以自动将MATLAB算法转换为HDL、CUDA和C/C++，并在嵌入式进程或ASIC/FPGA上运行。您还可以将其与支持基于模型的设计的Simulink集成，然后将MATLAB用于图像处理、计算机视觉、控制系统、预测性维护、机器人技术、信号处理、无线通信、测试、测量等。
TensorFlow
TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台。它提供了广泛而灵活的工具、社区资源和库集合，以帮助研究人员和开发人员轻松创建和部署基于ML的应用程序。
您可以使用其直观的高级API（例如Keras），通过急切的实现来开发和训练ML模型，并轻松对其进行迭代和调试。您可以在本地、浏览器、设备或云中部署ML模型，而无需担心使用的编程语言。
TensorFlow具有简单的架构，可以将您的想法转化为成熟的模型，并迅速将它们推向发布。它提供了简单的演练来帮助您解决典型的ML问题。
这种深度学习软件被企业和开发人员用来解决现实世界中具有挑战性的问题，例如检测呼吸系统疾病、访问人权信息等。Airbnb、可口可乐、谷歌、英特尔、Twitter、GE Healthcare等公司，都在使用TensorFlow进行创新。
Chainer
选择一个直观、强大且灵活的框架——Chainer，用于神经网络。它可以弥合深度学习的实现和算法之间的差距。它支持CUDA计算，只需要更少的代码来使用GPU，并且让您可以很容易地在不同的GPU上运行。
Chainer支持多种网络架构，例如前馈网络、递归网络、卷积网络和循环网络以及每批架构。它的前向计算包括具有反向传播能力的Python控制流语句，使代码易于调试和直观。
Mipar
Mipar也是一款不错的深度学习软件。它允许您在新图像上跟踪特征，并使用存储的跟踪以及识别模式并获得洞察力。您还可以在新图像上运行模型以发现复杂的特征。
一些应用案例包括谷物检测、深度学习检测、气孔细胞检测等。Mipar提供免费试用，以便了解其工作原理。
结论
深度学习凭借其卓越的产品（例如语音识别、预测智能、数据分析等），有潜力以惊人的速度和准确性满足当今技术精通人群的需求。
因此，请充分利用上述深度学习软件，挖掘其优势和能力，推动创新，成就卓越。
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