La mejor biblioteca de Julia para redes neuronales

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He estado usando esta biblioteca para la construcción y análisis básicos de redes neuronales.

Sin embargo, no tiene soporte para construir redes neuronales de varias capas, etc.

Por lo tanto, me gustaría conocer cualquier biblioteca agradable para hacer redes neuronales avanzadas y aprendizaje profundo en Julia.

machine-learning neural-network julia Dawny33
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github.com/dmlc/MXNet.jl
itdxer
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@itdxer Gracias por el enlace. ¿Puedes poner eso como una respuesta al elaborarlo?
Dawny33

Respuestas:

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Mocha.jl : Mocha es un marco de Deep Learning para Julia, inspirado en el marco de C ++ Caffe.

Proyecto con buena documentación y ejemplos. Se puede ejecutar en CPU y GPU back-end.

Bartłomiej Twardowski
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Creo que dejaron de desarrollar Mocha y MXNet es el camino a seguir. Vea el comentario de malmaud aquí: github.com/pluskid/Mocha.jl/issues/157
niczky12
He usado Mocha por un tiempo, tiene algunos problemas y carece de una comunidad, estoy de acuerdo en que MXNet es donde está el desarrollo activo. También hay un contenedor de Julia para Tensorflow: github.com/malmaud/TensorFlow.jl ( descargo de responsabilidad: tampoco he usado MXNet o el TF Julia Wrapper)
davidparks21
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Paquete MXNet Julia: aprendizaje profundo flexible y eficiente en Julia

https://github.com/dmlc/MXNet.jl

Pros

  • Rápido
  • Escala hasta múltiples GPU y configuración distribuida con paralelismo automático.
  • Ligero, eficiente en memoria y portátil a dispositivos inteligentes.
  • Diferenciación automática

Contras

itdxer
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Solo para agregar una respuesta más reciente (2019): Flux .

Flux is an elegant approach to machine learning. It's a 100% pure-Julia stack,
and provides lightweight abstractions on top of Julia's native GPU and
AD support. Flux makes the easy things easy while remaining fully hackable.

Por ejemplo:

model = Chain(
  Dense(768, 128, σ),
  LSTM(128, 256),
  LSTM(256, 128),
  Dense(128, 10),
  softmax)

loss(x, y) = crossentropy(model(x), y)

Flux.train!(loss, data, ADAM(...))
Wayne
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