1. 序章

このチュートリアルでは、いくつかのオープンソースニューラルネットワークライブラリを確認します。

ニューラルネットワークライブラリは通常、コンピュータプログラムにニューラルネットワークを実装するために使用されます。 長年にわたり、これらのライブラリの多くは、ニューラルネットワークの処理機能の実装と利用を容易にするために開発および拡張されてきました。 以降のセクションでは、これらのライブラリのいくつかを確認します。

2. TensorFlow

TensorFlow は、Googleの機械学習研究グループであるGoogleBrainのチームによって2015年に最初に開発されました。 機械学習とニューラルネットワークモデルの構築に関する研究を促進するために設計されました。 そのため、TensorFlowは、機械学習モデルをデプロイするための簡単なモデル構築と堅牢な環境を提供します。

また、初心者とエキスパートの両方が使用でき、Windows、Linux、Android、およびmacOSプラットフォームで使用できるプラットフォームを備えていることも自慢です。 TensorFlowを使用している企業には、Google、DeepMind、AirBnB、Coca-Cola、Intelなどがあります。

3. CNTK

CNTK は、MicrosoftCognitiveToolkitとも呼ばれます。 2016年に最初にリリースされ、現在は廃止されているCNTKは、ディープラーニング用のニューラルネットワークをトレーニングするためのオープンソースライブラリです：

これにより、ユーザーは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの一般的に使用されるニューラルネットワークを作成して組み合わせることができます。

CNTKは、Linux、Windows、およびmacOSプラットフォームでサポートされています。

4. PyTorch

2016年にリリースされたPyTorchは、FacebookのAIResearchLabによって開発されました。 PyTorchは、機械学習および科学計算ライブラリであるTorchの上に構築されました。 PyTorchの開発者によると、これは研究のプロトタイピングから本番環境への展開を加速する機械学習フレームワークです。

PyTorchは、ニューラルネットワークモデルの分散トレーニング、クラウドサポート、堅牢なエコシステムを備えており、Windows、Linux、およびmacOSプラットフォームでサポートされています。 スタンフォード大学やUdacityなどの組織で使用されています。

5. テアノ

Theano は、Montreal Institute for Learning Algorithms（MILA）によって2007年にリリースされたオープンソースライブラリです。 Theanoは、機械学習で一般的に使用される数式の評価をサポートしています。 Kerasと一緒に使用できるPythonインターフェースを提供します。

Theanoは、Linux、Windows、macOSなどのオペレーティングシステムでもサポートされています。

6. カフェ

Cafe は、BerkeleyAIResearchグループによって2013年に開発されたディープラーニングフレームワークです。 ニューラルネットワークの構築に速度とモジュール性を提供するように設計されました。 ただし、Caffeは主に、画像分類と画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークをサポートしています。

現在、Linux、macOS、およびWindowsオペレーティングシステムで実行されています。

7. ケラス

Keras は、2015年にGoogleのエンジニアであるFrancoisCholletによって設計されました。 Pythonでニューラルネットワークを構築するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。 Kerasは、高速実験のためのいくつかのステップでニューラルネットワークを実装するための活性化関数やレイヤーなどのモジュールを備えています。

さらに、ライブラリはTensorFlowやCNTKなどの他のライブラリの上で実行できます。 シンプルでありながら強力なインターフェースにより、NASAやCERNなどの組織で使用されています。

8. DeepLearning4J

DeepLearning4J は、JavaおよびScala用に作成され、2014年に最初にリリースされたディープラーニングライブラリです。 パフォーマンスを加速できる分散コンピューティングトレーニング環境を備えています。 DeepLearning4Jを使用すると、ユーザーはニューラルネットワークモデルを柔軟に作成および組み合わせることができます。

DeepLearning4Jは現在、Windows、Linux、およびmacOSプラットフォームでサポートされています。 さらに、TensorFlowやKerasなどの他のニューラルネットワークライブラリと連携してうまく機能します。

9. 概要

次に、上記のフレームワークの長所と短所の概要を見てみましょう。

10. 結論

この記事では、ニューラルネットワークで一般的に使用されるいくつかのオープンソースライブラリを特定して確認しました。