Caffe (software) - Caffe (software)

Parte dintr-o serie pe
Învățarea automată și extragerea datelor
Probleme Clasificare Clustering Regresie Detectarea anomaliilor Curățarea datelor AutoML Regulile de asociere Consolidarea învățării Predicție structurată Ingineria caracteristicilor Învățarea caracteristicilor Învățare online Învățare semi-supravegheată Învățare nesupravegheată Învățând să rang Inducerea gramaticii
Învățare supravegheată ( clasificare  • regresie ) Arborii de decizie Ansambluri Împachetat Stimularea Padure aleatorie k -NN Regresie liniara Naive Bayes Rețele neuronale artificiale Regresie logistică Perceptron Mașină vectorială de relevanță (RVM) Mașină vectorială de suport (SVM)
Clustering MESTEACĂN VINDECA Ierarhic k- înseamnă Așteptare-maximizare (EM) DBSCAN OPTICĂ Schimbare medie
Reducerea dimensiunii Analiza factorilor CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE
Predicție structurată Modele grafice Plasa Bayes Câmp aleatoriu condiționat Ascuns Markov
Detectarea anomaliilor k -NN Factorul valoric local
Retele neuronale artificiale Autoencoder Calculul cognitiv Invatare profunda DeepDream Perceptron multistrat RNN LSTM GRU ESN Mașină Boltzmann restricționată GAN SOM Rețea neuronală convoluțională U-Net Transformator Rețeaua neuronală spiking Memtransistor RAM electrochimică (ECRAM)
Consolidarea învățării Q-learning SARSA Diferența temporală (TD)
Teorie Compensare bias-varianță Teoria învățării computaționale Minimizarea riscului empiric Învățarea Occam Învățarea PAC Învățarea statistică Teoria VC
Locuri de învățare automată NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv: cs.LG
Articole similare Glosar de inteligență artificială Lista seturilor de date pentru cercetarea învățării automate Schița învățării automate
v t e

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) este un cadru de învățare profundă , dezvoltat inițial la Universitatea din California, Berkeley . Este open source , sub licență BSD . Este scris în C ++ , cu o interfață Python .

Istorie

Yangqing Jia a creat proiectul Caffe în timpul doctoratului la UC Berkeley. În prezent este găzduit pe GitHub .

Caracteristici

Caffe acceptă multe tipuri diferite de arhitecturi de învățare profundă orientate spre clasificarea și segmentarea imaginilor . Acesta susține CNN , RCNN, LSTM și conectat pe deplin desene de rețea neuronale. Caffe acceptă biblioteci de nuclee computaționale de accelerare bazate pe GPU și CPU, cum ar fi NVIDIA cuDNN și Intel MKL .

Aplicații

Caffe este utilizat în proiecte de cercetare academică, prototipuri de pornire și chiar aplicații industriale la scară largă în viziune, vorbire și multimedia. Yahoo! a integrat, de asemenea, Caffe cu Apache Spark pentru a crea CaffeOnSpark, un cadru de învățare profundă distribuit.

Caffe2

În aprilie 2017, Facebook a anunțat Caffe2, care a inclus funcții noi, cum ar fi Rețele neuronale recurente . La sfârșitul lunii martie 2018, Caffe2 a fost fuzionat în PyTorch .

Vezi si

• Compararea software-ului de învățare profundă

Referințe

linkuri externe

• Site oficial