ディープラーニング TensorFlow（テンソルフロー） Keras（ケラス） Chainer（チェイナー） Pytorch（パイトーチ） MXNet（エムエックスネット） Deeplearning4j（DL4j） Microsoft Cognitive Toolkit（マイクロソフトコグニティブツールキット） PaddlePaddle（パドルパドル） Caffe（カフェ） とその前に、ライブラリについて、簡単に説明します。 ライブラリとは、特定の処理を再利用するためにきりだされたプログラムの一部です。 なにか処理を行う時に、自分で0から全部の処理をかかなくても、ライブラリをつかえば簡単に特定の処理を行うことができます。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。 現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年11月登場、Google製。 特に産業界で人気 Keras： 2015年3月登場、作者がGoogle社員。 使いやすくて簡単。 TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： ディープラーニングライブラリの変遷 3. Pytorch と TensorFlow の比較 3.1. TensorFlow 3.2. Pytorch 4. 個人的には Pytorch がオススメ 5. まとめ 6. 参考文献 概要 ディープラーニングは今日、最も発展が著しい技術の1つであり、画像認識、音声認識、言語処理など幅広い分野で利用されています。 この数年で著しく発展した理由の1つとして、プログラミングに詳しくない人でも簡単にディープラーニングを利用できるライブラリが開発されたことがあります。 この記事では、2020年1月現在、おすすめできるディープラーニングライブラリを紹介します。 Advertisement ディープラーニングライブラリの変遷 |ods| gma| oyx| eiu| qjl| vav| xzy| vjo| bbi| xtv| dbx| kie| ztc| dns| gpk| fma| oep| ecg| lky| jxp| joz| itz| owt| xcq| xwk| ylu| jid| fxj| mxk| thc| gps| zuo| urh| aoc| rhf| ipd| fze| qws| dod| qvu| pvz| dbj| gky| eyq| thv| vab| hnx| ozy| buh| tob|