Библиотеки для работы с нейронными сетями
Теперь рассмотрим основные библиотеки для построения и обучения нейронных сетей.

1. 🍏 TensorFlow — платформа с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google для создания приложений глубокого обучения. Он также поддерживает традиционное машинное обучение.

Изначально TensorFlow разрабатывался для больших числовых вычислений без учета глубокого обучения. Однако, он оказался очень полезным и для разработки глубокого обучения, и поэтому Google открыл его исходный код.

2. 🍎 PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная командой Facebook AI Reseach. Полностью основана на python и использующая мощность графических процессоров. Это также одна из предпочтительных исследовательских платформ глубокого обучения, созданная для обеспечения максимальной гибкости и скорости.

Она известна тем, что предоставляет две наиболее важные функции, а именно: тензорные вычисления с сильной поддержкой графического процессора и построение глубоких нейронных сетей.

3. 🍐 Keras — это высокоуровневый API глубокого обучения. Keras относительно прост в освоении, так как предоставляет интерфейсы с высоким уровнем абстракции. Именно эту библиотеку рекомендуется начать изучать людям, которые только начинают освоение нейронных сетей.

P.S. В конце хотелось бы порекомендовать сайт, который будет полезен студентам и людям, работающим с нейронными сетями. Он позволяет строить базовые схемы нейронных сетей — alexlenail.me 🧩

#rdclr_backend #NN