歪曲される情報を見る。

日本を馬鹿(馬鹿文系)が叩く、だが、それはどの程度正しいのか?非常に疑問である。

糞馬鹿文化系大学出が理解できない人工知能の今の流れを皆さんに一部公開。機械学習ライブラリは何処で出しているのか?現在主流の機械学習ライブラリ(人工知能開発環境)とは?

2019年03月02日 22時55分48秒 | 糞馬鹿文化系大学出が分からない世界

現在主流の機械学習ライブラリ 開発・サポートの一覧
(1)Caffe(カフェ)Caffe2 (カフェ2)(開発:バークレー校)(ライセンス:facebook)(方式BSD)
(2)DL4J(開発:Skymind)(ライセンス:Apache)
(3)Keras(ケラス)(開発:Google など)(ライセンス:MIT)
(4)Chainer(チェイナー)(開発:Preferred Networks:日本)(ライセンス:MIT)
(5)TensorFlow(テンソーフロー)(開発:Google)(ライセンス:Apache)
(6)Torch(トーチ)Pytorch(パイトーチ)(開発:Ronan collobert氏Facebook)(ライセンス:方式BSD)
(7)Cognitive Toolkit(コグニティブ)(開発:Microsoft)(ライセンス:MIT)
(8)PaddlePaddle(パドルパドル)(開発:百度 (Baidu))(ライセンス:Apache)
(9)MXNet(開発:Amazon)(ライセンス:Apache)
これを見て解るだろうが、殆ど「無料」で提供されています。
この順位はよく分かりませんが、1番使われているのは(5)TensorFlowでしょう。
その次は(4)Chainerでしょう。
私は(4)ChainerはGoogle製と思っていましたが何と日本製なんですね?
虫獄ゴキブリは(8)PaddlePaddle(パドルパドル)(開発:百度 (Baidu))を出していますが、まぁ開発に使う馬鹿はいません。
このランキングとは別に私的なランキングは以下の通り
(1)Caffe(カフェ)Caffe2 (カフェ2)(開発:バークレー校)(ライセンス:facebook)(方式BSD)
(2)Chainer(チェイナー)(開発:Preferred Networks:日本)(ライセンス:MIT)
(3)TensorFlow(テンソーフロー)(開発:Google)(ライセンス:Apache)
(4)Keras(ケラス)(開発:Google など)(ライセンス:MIT)
(5)Theano(ティアーノ)(開発:モントリオール大学Bengio教授)(ライセンス:Theano 開発チーム)
(6)Torch(トーチ)Pytorch(パイトーチ)(開発:Ronan collobert氏Facebook)(ライセンス:方式BSD)
がメインですね。
驚くのはChainerが日本製であると言うのは喜びですね。
以下に示すのは人工知能環境の使用状況です。
見て解るでしょうが、糞舐め汚い虫獄がパドルパドルなる環境を提供していますが、誰も使いません。
Caffeは私も内容を知りませんが、参考書が少ないので使おうとは思いません。
Cognitiveも同じです。
参考書を発行させるのがMSの成功商法ですが、今の所Cognitiveは変わり者の好むものが実態です。
基本的に
(1)Chainer(チェイナー)
(2)TensorFlow(テンソーフロー)
(3)Keras(ケラス)
(4)Theano(ティアーノ)
(5)Torch(トーチ)Pytorch(パイトーチ)
が私の視界に入っています。
此等は密接に繋がり合っており、どれを入り口としても有効と思っています。
Chainerは一時期Googleが開発を放棄するとか、TensorFlowとくっついたり離れたりと言う噂を聞いていたのですが、それも何か違うようです。
注目すべきはKerasとTheanoが自由度が高く、例えばKerasは演算処理自身はChainerやTensorFlowより早く、実行形態はKerasってのが考えられます。
Theanoも他の人工知能との相性も良く、バックエンド(裏方で計算するの)がChainerやTensorflowって事が多く、結局、この(1)〜(4)は繋がっている人工知能群と考えられるのです。
まぁ私の私見ですが…。
…っで虫獄は何を使っているのか?と言うとPaddlePaddle(パドルパドル)とは思えません。
多分(2)TensorFlow(テンソーフロー)か(5)Torch(トーチ)Pytorch(パイトーチ)を使っていると思います。
理由?虫獄が虫獄の製品を信用した事は有史上有り得ません。
PyTorchは1番使われているでしょう。理由は、Cuda(NVIDIAグラフィックボード会社のツール)と接続しやすいのです。ChainerもTensorFlowもCUDAとの連携が基本です。
今高速の人工知能はグラフィックボードの能力に負っています。



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