Для установки нажмите кнопочку Установить расширение. И это всё.

Исходный код расширения WIKI 2 регулярно проверяется специалистами Mozilla Foundation, Google и Apple. Вы также можете это сделать в любой момент.

Как перевоплотить Википедию

Хотите, чтобы Википедия всегда выглядела так профессионально и современно? Мы создали расширение для браузера. Оно совершенствует любую страницу энциклопедии, которую вы посетите, с помощью магических технологий WIKI 2.

Попробуйте — вы его можете удалить в любой момент.

Установить за 5 сек.
4,5
Келли Слэйтон
Мои поздравления с отличным проектом... что за великолепная идея!
Александр Григорьевский
Я использую WIKI 2 каждый день
и почти забыл как выглядит оригинальная Википедия.
Статистика
На русском, статей
Улучшено за 24 ч.
Добавлено за 24 ч.
Альтернативы
Недавние
Show all languages
Что мы делаем. Каждая страница проходит через несколько сотен совершенствующих техник. Совершенно та же Википедия. Только лучше.
Great Wikipedia has got greater.
.
Лео
Ньютон
Яркие
Мягкие

Сравнение программ глубокого обучения

Из Википедии — свободной энциклопедии

Данная таблица проводит сопоставление фреймворков, библиотек программ и отдельных программ для глубокого обучения.

Обзор программ глубокого обучения

Наименование Разработчик Лицензия[a] Открытое Платформа Язык Интерфейс Поддержка OpenMP Поддержка OpenCL Поддержка CUDA Автоматическое дифференцирование Предварительное обучение рекуррентные сети свёрточные сети Машина Больцмана/Глубокая сеть доверия Параллельные вычисления
Apache SINGA  (англ.) (рус. Apache Incubator Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows C++ Python, C++, Java Нет Да Да Неизвестно Да Да Да Да Да
Caffe Berkeley Vision and Learning Center Лицензия BSD Да Linux, Mac OS X, Windows[1] C++ Python, MATLAB Да В разработке [2] Да Да Да[3] Да Да Нет Неизвестно
Deeplearning4j Группа Skymind, Adam Gibson Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows, Android (Кроссплатформенность) Java Java, Scala, Clojure, Python (Keras) Да Нет[4] Да[5] Вычислительный граф Да[6] Да Да Да Да[7]
Dlib  (англ.) (рус. Девис Кинг Лицензия Boost Да Кроссплатформенность C++ Python, C++ Да Нет Да Да Да Нет Да Да Да
Keras Франсуа Шолле Лицензия MIT Да Linux, Mac OS X, Windows Python Python Через Theano В стадии разработки через Theano, планируется через TensorFlow Да Да Да[8] Да Да Да Да[9]
Microsoft Cognitive Toolkit Microsoft Research Лицензия MIT[10] Да Windows, Linux[11] (OSX в планах через Docker) C++ Python, C++, командная строка,[12] BrainScript[13] (.NET в планах[14]) Да[15] Нет Да Да Да[16] Да[17] Да[17] Нет[18] Да[19]
MXNet  (англ.) (рус. Distributed (Deep) Machine Learning Community Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows,[20][21] AWS, Android,[22] iOS, JavaScript[23] малая корневая библиотека на C++ C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl Да В планах[24] Да Да[25] Да[26] Да Да Да Да[27]
Neural Designer  (англ.) (рус. Artelnics Проприетарное Нет Linux, Mac OS X, Windows C++ Графический интерфейс пользователя Да Нет Нет Неизвестно Неизвестно Нет Нет Нет Неизвестно
OpenNN Artelnics GNU LGPL Да Кроссплатформенность C++ C++ Да Нет Нет Неизвестно Неизвестно Нет Нет Нет Неизвестно
TensorFlow Команда Google Brain Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows[28] C++, Python Python, C/C++, Java, Go Нет В планах[29][30] Да Да[31] Да[32] Да Да Да Да
Theano Монреальский университет Лицензия BSD Да Кроссплатформенность Python Python Да В разработке [33] Да Да[34][35] Через зоопарк моделей Lasagne[36] Да Да Да Да[37]
Torch Ронан Коллобер, Корай Кавукчоглу, Клемент Фарабет Лицензия BSD Да Linux, Mac OS X, Windows,[38] Android,[39] iOS C, Lua Lua, LuaJIT,[40] C, библиотека утилит для C++/OpenCL[41] Да Внешняя реализация [42][43] Да[44][45] Через Autograd Твиттера[46] Да[47] Да Да Да Да[48]
Mathematica Wolfram Research Проприетарное Нет Windows, Mac OS X, Linux, Облачные вычисления C++ командная строка, Java, C++ Нет Да Да Да Да[49] Да Да Да Да
  1. ↑ отдельные компоненты библиотек могут обладать другими лицензиями

Связанное программное обеспечение

Примечания

  1. ↑ Microsoft/caffe. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года. (англ.)
  2. ↑ OpenCL Caffe. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 марта 2017 года. (англ.)
  3. ↑ Caffe Model Zoo. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 24 ноября 2017 года. (англ.)
  4. ↑ Support for Open CL · Issue #27 · deeplearning4j/nd4j. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  5. ↑ N-Dimensional Scientific Computing for Java. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 16 октября 2016 года. (англ.)
  6. ↑ Chris Nicholson, Adam Gibson. Deeplearning4j Models. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 11 февраля 2017 года. (англ.)
  7. ↑ Deeplearning4j. Deeplearning4j on Spark. Deeplearning4j. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 13 июля 2017 года. (англ.)
  8. ↑ Keras Documentatin // Applications Архивная копия от 2 февраля 2017 на Wayback Machine (англ.)
  9. ↑ Does Keras support using multiple GPUs? · Issue #2436 · fchollet/keras Архивная копия от 5 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  10. ↑ CNTK/LICENSE.md at master · Microsoft/CNTK · GitHub. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года. (англ.)
  11. ↑ Setup CNTK on your machine. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 8 мая 2017 года. (англ.)
  12. ↑ CNTK usage overview. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  13. ↑ BrainScript Network Builder. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  14. ↑ .NET Support · Issue #960 · Microsoft/CNTK. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  15. ↑ How to train a model using multiple machines? · Issue #59 · Microsoft/CNTK. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  16. ↑ (англ.) Prebuilt models for image classification · Issue #140 · Microsoft/CNTK · GitHub. Дата обращения: 4 января 2019. (англ.) Архивировано 5 марта 2017 года.
  17. ↑ 1 2 CNTK - Computational Network Toolkit. Microsoft Corporation. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  18. ↑ url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 Архивная копия от 5 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  19. ↑ Multiple GPUs and machines. Microsoft Corporation. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  20. ↑ Releases · dmlc/mxnet. Github. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  21. ↑ Installation Guide — mxnet documentation. Readthdocs. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 30 сентября 2016 года. (англ.)
  22. ↑ MXNet Smart Device. ReadTheDocs. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 21 сентября 2016 года. (англ.)
  23. ↑ MXNet.js. Github. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  24. ↑ Support for other Device Types, OpenCL AMD GPU · Issue #621 · dmlc/mxnet. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  25. ↑ http://mxnet.readthedocs.io/ (англ.) (недоступная ссылка)
  26. ↑ Model Gallery. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  27. ↑ Run MXNet on Multiple CPU/GPUs with Data Parallel. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 28 сентября 2016 года. (англ.)
  28. ↑ TensorFlow 0.12 adds support for Windows Архивная копия от 20 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  29. ↑ tensorflow/roadmap.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub. GitHub. (недоступная ссылка) (англ.)
  30. ↑ OpenCL support · Issue #22 · tensorflow/tensorflow. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  31. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 2 июля 2016 года. (англ.)
  32. ↑ Источник. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 29 апреля 2017 года. (англ.)
  33. ↑ Using the GPU — Theano 0.8.2 documentation. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 1 апреля 2017 года. (англ.)
  34. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 11 июля 2017 года. (англ.)
  35. ↑ (англ.) Группы Google
  36. ↑ Recipes/modelzoo at master · Lasagne/Recipes · GitHub. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  37. ↑ Using multiple GPUs — Theano 0.8.2 documentation Архивная копия от 4 мая 2017 на Wayback Machine (англ.)
  38. ↑ Home · torch/torch7 Wiki · GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  39. ↑ GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 for Android. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года. (англ.)
  40. ↑ Torch7: A Matlab-like Environment for Machine Learning. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 6 марта 2016 года. (англ.)
  41. ↑ GitHub - jonathantompson/jtorch: An OpenCL Torch Utility Library. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года. (англ.)
  42. ↑ Cheatsheet. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 18 апреля 2017 года. (англ.)
  43. ↑ cltorch. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  44. ↑ Torch CUDA backend. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  45. ↑ Torch CUDA backend for nn. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  46. ↑ Источник. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 4 января 2017 года. (англ.)
  47. ↑ ModelZoo. GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года. (англ.)
  48. ↑ (англ.) Cheatsheet · torch/torch7 Wiki · GitHub. Дата обращения: 4 января 2019. (англ.) Архивировано 18 апреля 2017 года.
  49. ↑ Источник. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года. (англ.)
Эта страница в последний раз была отредактирована 6 декабря 2023 в 06:33.
Как только страница обновилась в Википедии она обновляется в Вики 2.
Обычно почти сразу, изредка в течении часа.
Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License. Нетекстовые медиаданные доступны под собственными лицензиями. Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак организации Wikimedia Foundation, Inc. WIKI 2 является независимой компанией и не аффилирована с Фондом Викимедиа (Wikimedia Foundation).
Связаться с WIKI 2
Введение
Условия использования
Конфиденциальность