ディープラーニングソフトウェア名
- 1 2ここでのライセンスは概要であり、ライセンスの完全な記述ではありません。一部のライブラリは、内部的に異なるライセンスの下で他のライブラリを使用する場合があります。
参考文献
- ↑ 「ディープラーニング - ROCm 4.5.0 ドキュメント」 。 2022年12月5日にオリジナルからアーカイブ済み。2022年9月27日に取得。
- 1 2 Atilim Gunes Baydin; Barak A. Pearlmutter; Alexey Andreyevich Radul; Jeffrey Mark Siskind (20 February 2015). "機械学習における自動微分:概説". arXiv : 1502.05767 [ cs.LG ].
- ↑ "Microsoft/caffe" . GitHub . 2021年10月30日。
- ↑ 「Caffe: ディープラーニングのための高速オープンフレームワーク」。GitHub 。 2019年7月19日。
- ↑ 「カフェ|模型動物園」。カフェ.berkeleyvision.org。
- ↑ GitHub - BVLC/caffe: Caffe: ディープラーニングのための高速オープンフレームワーク。、バークレービジョン&ラーニングセンター、2019年9月25日、 2019年9月25日取得
- ↑ Preferred Networksがディープラーニング研究プラットフォームをPyTorchに移行、2019年12月5日、 2019年12月27日取得
- ↑ "Open CL のサポート: Issue #27: deeplearning4j/nd4j" . GitHub .
- ↑ 「Java 用 N 次元科学計算」 。2016年 10 月 16 日にオリジナルからアーカイブされました。2016年 2 月 5 日に取得。
- ↑ 「トップディープラーニングフレームワークの比較」 . Deeplearning4j. 2017年11月7日のオリジナルからアーカイブ済み。 2017年10月31日取得。
- ↑ Chris Nicholson; Adam Gibson. "Deeplearning4j Models" . 2017年2月11日にオリジナルからアーカイブ済み。2016年3月2日に取得。
- ↑ Deeplearning4j. "Deeplearning4j on Spark" . Deeplearning4j. 2017-07-13 のオリジナルからアーカイブ済み。2016-09-01 に取得。
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク) - ↑ 「メタルヘッド」。 FluxML。 2021年10月29日。
- 1 2 「Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL)」。software.intel.com。2018年11月20日。
- ↑ 「Intel® Math Kernel Library リリースノートと新機能」。Intel 。
- ↑ 「Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL)」。software.intel.com。2018年9月11日。
- ↑ 「ディープニューラルネットワーク機能」。software.intel.com 。2019年5月24日。
- ↑ 「スレッドアプリケーションでの Intel® MKL の使用」。software.intel.com。2017年 6 月 1 日。
- 1 2 「Intel® Xeon Phi™ はディープラーニング向けに競争力のあるパフォーマンスを提供し、急速に進化しています」。software.intel.com 。2019年3月21日。
- ↑ 「アプリケーション - Keras ドキュメント」 .keras.io .
- ↑ "Keras に RBM はありますか?: 問題 #461: keras-team/keras"。GitHub。
- ↑ "Keras は複数の GPU の使用をサポートしていますか?: 問題 #2436: keras-team/keras"。GitHub。
- ↑ 「GPU Coder - MATLAB & Simulink」 . MathWorks . 2017年11月13日取得。
- ↑ 「自動微分に関する背景知識 - MATLAB & Simulink」 . MathWorks . 2019年9月3日. 2019年11月19日取得.
- 1 2 3 「ニューラルネットワークツールボックス - MATLAB」。MathWorks。2017年11月13日取得。
- ↑ 「ディープラーニングモデル - MATLAB & Simulink」 . MathWorks . 2017年11月13日取得。
- ↑ 「並列コンピューティングツールボックス - MATLAB」。MathWorks。2017年11月13日取得。
- ↑ 「マスターの CNTK/LICENSE.md: Microsoft/CNTK」。GitHub。
- ↑ 「マシンにCNTKをセットアップする」 . GitHub .
- ↑ 「CNTK 使用概要」。GitHub 。
- ↑「BrainScript Network Builder」。GitHub 。
- ↑ ".NET サポート: 問題 #960: Microsoft/CNTK" . GitHub .
- ↑ 「複数のマシンを使用してモデルをトレーニングする方法: Issue #59: Microsoft/CNTK」 . GitHub .
- ↑ 「画像分類用の事前構築済みモデル:問題番号140:microsoft/CNTK」。GitHub 。
- 1 2 "CNTK - Computational Network Toolkit" . Microsoft Corporation. 2017年3月5日にオリジナルからアーカイブ済み。2017年5月16日に取得。
- ↑ "CNTK を使用した制限付きボルツマンマシン #534" . GitHub, Inc. 2016 年 5 月 27 日. 2023 年10 月 30 日取得.
- ↑ 「複数のGPUとマシン」。マイクロソフト社。
- ↑ 「免責事項」。CNTKチーム。2021年11月6日。
- ↑ "リリース: dmlc/mxnet" . GitHub .
- ↑ 「インストールガイド - mxnet ドキュメント」 . Readthdocs .
- ↑ "MXNet Smart Device" . ReadTheDocs . 2016年9月21日にオリジナルからアーカイブ済み . 2016年5月19日取得.
- ↑ "MXNet.js" . GitHub . 2021年10月28日。
- ↑ "— mxnet.io にリダイレクトしています" . mxnet.readthedocs.io .
- ↑ 「モデルギャラリー」 . GitHub . 2022年10月29日。
- ↑ "複数のCPU/GPUでMXNetをデータ並列で実行する" . GitHub .
- ↑ 「モデルタイプ」。2023年8月31日。
- ↑ 「PyTorch」。2021年12月17日。
- ↑ "Falbel D、Luraschi J (2023). torch: 'GPU' アクセラレーションによるテンソルとニューラルネットワーク" . torch.mlverse.org . 2023-11-28に取得.
- ↑ "PyTorch の OpenCL ビルド: (進行中、使用不可) - hughperkins/pytorch-coriander" . GitHub . 2019 年 7 月 14 日。
- ↑ "DLPrimitives/OpenCL out of tree backend for pytorch - artyom-beilis/pytorch_dlprim" . GitHub . 2022年1月21日。
- ↑ "OpenCL サポート: Issue #488: pytorch/pytorch" . GitHub .
- ↑ "PyTorch の制限付きボルツマンマシン (RBM)" . GitHub . 2022 年 11 月 14 日。
- ↑ https://github.com/williamFalcon
- ↑ https://lightning.ai/docs/litserve/how-tos/parallelism-types
- ↑ 「TensorFlowをpipでインストールする」。
- ↑ 「TensorFlow 0.12でWindowsのサポートが追加されました」。
- ↑ Allaire, JJ; Kalinowski, T.; Falbel, D.; Eddelbuettel, D.; Yuan, T.; Golding, N. (2023年9月28日). "tensorflow: 'TensorFlow' への R インターフェース" . 包括的Rアーカイブネットワーク。2023年10月30日取得。
- ↑ "tensorflow/roadmap.md at master" . GitHub . 2017年1月23日. 2017年5月21日取得.
- ↑ 「OpenCL サポート」 . GitHub .
- ↑ "TensorFlow" . TensorFlow .
- ↑ 「TensorFlowで構築されたモデルと例」。GitHub 。 2019年7月19日。
- ↑ 「GPU の使用: Theano 0.8.2 ドキュメント」 。2017年 4 月 1 日にオリジナルからアーカイブされました。2016年 1 月 21 日に取得。
- ↑ 「勾配 – 記号微分 – Theano 1.0.0 ドキュメント」。deeplearning.net 。
- ↑ 「自動的差異化と記号的差異化」。
- ↑ "Recipes/modelzoo at master: Lasagne/Recipes" . GitHub .
- ↑ 「複数のGPUを使用する — Theano 1.0.0ドキュメント」 . deeplearning.net .
- 1 2 "torch/torch7" . GitHub . 2019年7月18日。
- ↑ "GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 for Android" . GitHub . 2021年10月13日。
- ↑ 「Torch7: 機械学習のためのMATLABライクな環境」(PDF)。
- ↑ "GitHub - jonathantompson/jtorch: An OpenCL Torch Utility Library" . GitHub . 2020年11月18日。
- ↑ 「チートシート」 . GitHub .
- ↑ "cltorch" . GitHub .
- ↑ "Torch CUDA バックエンド" . GitHub .
- ↑ "Torch CUDA backend for nn" . GitHub .
- ↑ 「AutogradはネイティブTorchコードを自動的に微分します:twitter/torch-autograd」。GitHub 。 2019年7月9日。
- ↑ "ModelZoo" . GitHub .
- ↑ 「愚痴」。
- ↑ 「Mathematica 10 の起動」。Wolfram 。
- ↑ 「Wolfram ニューラルネットワークモデルのリポジトリ」。resources.wolframcloud.com 。
- ↑ 「並列コンピューティング - Wolfram 言語ドキュメント」。reference.wolfram.com 。
- ↑ 「ディープラーニング - ROCm 4.5.0 ドキュメント」 。 2022年12月5日にオリジナルからアーカイブ済み。2022年9月27日に取得。