Caffe (програмне забезпечення)

CAFFE (англ. Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) — це система для глибинного навчання, первинно розроблена в Каліфорнійському університеті в Берклі. Вона є відкритою, з ліцензією BSD.[4] Її написано мовою C++ з інтерфейсом для Python.[5]

Caffe
Тип бібліотека для глибинного навчання
Автор(и) Янці Дзя (кит. 贾扬清, англ. Yangqing Jia)
Розробник Центр бачення та навчання Берклі (англ. Berkeley Vision and Learning Center)
Стабільний випуск 1.0[1] (18 квітня, 2017 (2017-04-18))
Репозиторій github.com/BVLC/caffe
Операційна система Linux, macOS, Windows[2]
Мова програмування C++
Ліцензія BSD[3]
Вебсайт caffe.berkeleyvision.org
Частина з циклу
Машинне навчання
та добування даних

Історія

Янці Дзя створив проект caffe під час докторської праці в Каліфорнійському університеті в Берклі.[6] Тепер у цього проекту багато учасників, і його розміщено на GitHub.[7]

Властивості

Caffe підтримує багато різних типів архітектур глибинного навчання, орієнтованих на класифікацію та сегментування зображень. Вона підтримує конструкції ЗНМ, РЗНМ, ДКЧП та повноз'єднаних нейронних мереж.[8] Caffe підтримує обчислювальні бібліотеки прискорювання на основі ГП та ЦП, такі як NVIDIA cuDNN та Intel MKL.[9][10]

Застосування

Caffe застосовують в академічних дослідницьких проектах, стартапних прототипах та навіть у великомасштабних промислових застосуваннях у баченні, мовленні та мультимедіа. Yahoo! також інтегрувала caffe з Apache Spark для створення CaffeOnSpark, системи розподіленого глибинного навчання.[11]

У квітні 2017 року Facebook анонсувала Caffe2,[12] що включає нові властивості, такі як рекурентні нейронні мережі. В кінці березня 2018 року Caffe2 було влито до PyTorch.[13]

Див. також

Примітки
  1. Випуск 1.0.
  2. Microsoft/caffe. GitHub. (англ.)
  3. caffe/LICENSE at master. GitHub. (англ.)
  4. BVLC/caffe. GitHub. (англ.)
  5. Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. Архів оригіналу за 29 березень 2017. Процитовано 9 травень 2017. (англ.)
  6. The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. Embedded Vision. (англ.)
  7. Caffe: a fast open framework for deep learning. GitHub. (англ.)
  8. Caffe tutorial - vision.princeton.edu. Архів оригіналу за 5 квітня 2017 р. (англ.)
  9. Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. (англ.)
  10. mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. Процитовано 11 квітня 2018.
  11. Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. (англ.)
  12. Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. (англ.)
  13. Caffe2 Merges With PyTorch. (англ.)

Посилання


This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.