自分用メモ、未完成。
ディープラーニング・人工知能・機械学習のためのライブラリをリストアップ。今後実際に以下のライブラリを使っていくことがあれば情報を追記していきたい。
Tensor flow
Pythonベース。Googleが公開したライブラリ。Visualizationがわかりやすく、使いやすいらしい。
Caffe
“Caffe is a community”というキャッチコピーもあるほど、その開発コミュニティーが活発にgithubを更新していたり、サンプルコードも多く初心者にはありがたい存在っぽい。
Chainer
日本企業、Preferred Infrastructureが公開しているライブラリ。
Theano ベース
Deep learning に関するTutorialの量が凄まじい。Theano自体は自動偏微分機能・GPU対応などをサポートする計算ライブラリで、Deep learning専用のパッケージではない。自分で理論から理解してScratchで実装したい人にはとっても参考になる。
Theanoをベースに開発されたライブラリはいくつかあるよう。
Torch, Lua
畳込みニューラルネットワークを用いた超解像ソフトのwaifu2xとかはこれで書かれていると思う。
スクラッチで実装
こちらのgithubなどは複数言語で実装されていて参考になるかも。
Reference
参考になるサイト集
はじめるDeep learning のライブラリの項がまとまっている。
Deep Learning ライブラリ&フレームワークをリストアップしてみた ～インストール・環境構築方法 と 使い方 解説ウェブサイトまとめ