TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, Keras son algunos de los marcos de aprendizaje profundo de código abierto más populares de la actualidad. Son diferentes entre sí en los idiomas admitidos, la disponibilidad de tutoriales y materiales de capacitación, la capacidad de modelado de redes neuronales convolucionales, la capacidad de modelado de redes neuronales recurrentes, la facilidad de uso en términos de arquitectura, velocidad y soporte para múltiples GPU.
En lo que respecta a elegir el marco de aprendizaje profundo adecuado, lo siguiente podría ser la forma correcta:
- ¿Cuál es un ejemplo básico de aprendizaje automático?
- ¿Cuál es el mejor algoritmo para la extracción de características en imágenes?
- ¿Cómo y por qué funciona la estimación de contraste de ruido?
- ¿Cuáles son las diferencias, similitudes, pros, contras, aplicaciones y descripciones de Keras, TensorFlow, Theano?
- Cómo lidiar con un trabajo de investigación cuando contiene muchos materiales de fondo que no has estudiado
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