Кофе (программное обеспечение)
| Оригинальный автор(ы) | Янцин Цзя |
|---|---|
| Разработчик(и) | Центр видения и обучения Беркли |
| Стабильная версия | 1.0 [1] / 18 апреля 2017 г |
| Репозиторий | |
| Написано в | С++ |
| Операционная система | Linux , MacOS , Windows [2] |
| Тип | Библиотека для глубокого обучения |
| Лицензия | БСД [3] |
| Веб-сайт | кафе |
| Часть серии о |
| Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных |
|---|
Caffe (сверточная архитектура для быстрого внедрения функций) — это среда глубокого обучения , первоначально разработанная в Калифорнийском университете в Беркли . Это открытый исходный код под лицензией BSD . [4] Он написан на C++ с интерфейсом Python . [5]
История [ править ]
Янцин Цзя создал проект Caffe во время работы над докторской диссертацией в Калифорнийском университете в Беркли. [6] В настоящее время он размещен на GitHub . [7]
Особенности [ править ]
Caffe поддерживает множество различных типов архитектур глубокого обучения, ориентированных на классификацию и сегментацию изображений . Он поддерживает CNN , RCNN, LSTM и полносвязные нейронные сети. [8] Caffe поддерживает библиотеки вычислительного ядра ускорения на основе графического процессора и ЦП, такие как Nvidia cuDNN и Intel MKL . [9] [10]
Приложения [ править ]
Caffe используется в академических исследовательских проектах, прототипах стартапов и даже в крупномасштабных промышленных приложениях в области зрения, речи и мультимедиа. Yahoo! также интегрировала Caffe с Apache Spark для создания CaffeOnSpark, распределенной среды глубокого обучения. [11]
Кафе2 [ править ]
В апреле 2017 года Facebook анонсировал Caffe2, [12] который включал новые функции, такие как рекуррентная нейронная сеть (RNN).В конце марта 2018 года Caffe2 был объединен с PyTorch . [13]
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ «БВЛК/кафе» . Гитхаб . 31 марта 2020 г.
- ^ «Майкрософт/кафе» . Гитхаб . 30 марта 2020 г.
- ^ "кафе/ЛИЦЕНЗИЯ у мастера" . Гитхаб . 31 марта 2020 г.
- ^ «БВЛК/кафе» . Гитхаб . 31 марта 2020 г.
- ^ «Сравнение фреймворков: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras и CNTK» . Архивировано из оригинала 29 марта 2017 г. Проверено 29 марта 2017 г.
- ^ «Среда глубокого обучения Caffe: интервью с основными разработчиками» . Встроенное видение. 17 января 2016 г.
- ^ «Caffe: быстрая открытая среда для глубокого обучения» . Гитхаб. 31 марта 2020 г.
- ^ «Учебное пособие по кафе — Vision.princeton.edu» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 5 апреля 2017 г.
- ^ «Глубокое обучение для компьютерного зрения с помощью Caffe и cuDNN» . Блог разработчиков NVIDIA . 16 октября 2014 г.
- ^ «mkl_alternate.hpp» . Кафе БВЛК . Проверено 11 апреля 2018 г.
- ^ «Yahoo вступает в гонку искусственного интеллекта с CaffeOnSpark» . 29 февраля 2016 г.
- ^ Команда Caffe2 (18 апреля 2017 г.). «Caffe2 с открытым исходным кодом предоставляет разработчикам кроссплатформенные инструменты машинного обучения» . Кафе2 .
{{cite web}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) - ^ «Caffe2 объединяется с PyTorch» . Середина . 16 мая 2018 г.
