神經網路庫哪個好用

① 人工智慧 Python深度學習庫有哪些

由於Python的易用性和可擴展性，眾多深度學習框架提供了Python介面，其中較為流行的深度學習庫如下：
第一：Caffe
Caffe是一個以表達式、速度和模塊化為核心的深度學習框架，具備清晰、可讀性高和快速的特性，在視頻、圖像處理方面應用較多。
Caffe中的網路結構與優化都以配置文件形式定義，容易上手，無須通過代碼構建網路;網路訓練速度快，能夠訓練大型數據集與State-of-the-art的模型，模塊化的組件可以方便地拓展到新的模型與學習任務上。
第二：Theano
Theano誕生於2008年，是一個高性能的符號計算及深度學習庫，被認為是深度學習庫的始祖之一，也被認為是深度學習研究和應用的重要標准之一。其核心是一個數學表達式的編譯器，專門為處理大規模神經網路訓練的計算而設計。
Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API介面學習成本大為降低;其計算穩定性好，可以精準地計算輸出值很小的函數;可動態地生成C或者CUDA代碼，用來編譯成高效的機器代碼。
第三：TensorFlow
TensorFlow是相對高階的機器學習庫，其核心代碼使用C++編寫，並支持自動求導，使得用戶可以方便地設計神經網路結構，不需要親自編寫C++或CUDA代碼，也無須通過反向傳播求解梯度。由於底層使用C++語言編寫，運行效率得到了保證，並簡化線上部署的復雜度。
TensorFlow不只局限於神經網路，其數據流式圖還支持非常自由的演算法表達，也可以輕松實現深度學習以外的機器學習演算法。
第四：Keras
Keras是一個高度模塊化的神經網路庫，使用Python實現，並可以同時運行在TensorFlow和Theano上。
Keras專精於深度學習，其提供了到目前為止最方便的API，用戶僅需將高級的模塊拼在一起便可設計神經網路，大大降低了編程開銷與理解開銷。

② 電銷機器人真的那麼好用嗎 哪家的比較靠譜

電銷機器人還是非常不錯的，它能幫助企業提升40%的人員管理效率，節省30%的人工成本，提升50%的客服質量。具體您可咨詢下語音機器人廠商，比如容聯、七陌等。

一台電話機器人可以代替幾名員工，不用培訓，而且不用休息，也不用買保險，可以無時無刻地工作，也不用擔心員工隨時離開，從而減輕企業的成本，提升企業的利潤。很大程度上解決了企業困擾的問題。

容聯是專業的通訊服務公司。容聯服務的客戶包括但不限於國家電網、中移在線、海爾控股、中國銀行、興業銀行、浦發銀行、招商證券、中石油、中石化、中車集團、中國平安、現代汽車、騰訊、京東、網路、360、小米、今日頭條、學而思、順豐等，全面覆蓋金融、製造、能源、互聯網等行業。

③ 2019年十大最佳深度學習框架

作者 | Python語音識別

來源 | 濤哥聊Python

雖然我們大多數人都驚嘆為什麼DL這么好？在使用大量數據進行訓練時，它在准確性方面非常出色。近幾年隨著深度學習演算法的發展，出現了很多深度學習的框架，這些框架各有所長，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學習框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以說是當今最受歡迎的深度學習框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學習的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語言。 TF不僅擁有強大的計算集群，還可以在iOS和Android等移動平台上運行模型。 TF編程入門難度較大。初學者需要仔細考慮神經網路的架構，正確評估輸入和輸出數據的維度和數量。 TF使用靜態計算圖進行操作 。也就是說我們需要先定義圖形，然後運行計算，如果我們需要對架構進行更改，我們會重新訓練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現代神經網路工具能夠在學習過程中考慮改進而不會顯著降低學習速度。在這方面，TensorFlow的主要競爭對手是PyTorch 。

TensorFlow優點：

它非常適合創建和試驗深度學習架構，便於數據集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。 它得到谷歌的支持，這就說明該模型短期內不會被拋棄，因此值得投入時間來學習它。 PyTorch

Tensorflow之後用於深度學習的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開發的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

與TensorFlow不同，PyTorch庫使用動態更新的圖形進行操作 。這意味著它可以在流程中更改體系結構。 在PyTorch中，您可以使用標准調試器 ，例如pdb或PyCharm。

PyTorch優點：

訓練神經網路的過程簡單明了。同時，PyTorch支持數據並行和分布式學習模型，並且還包含許多預先訓練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設計。 Sonnet

Sonnet深度學習框架是建立在TensorFlow的基礎之上。它是DeepMind用於創建具有復雜架構的神經網路。

Sonnet基本特性：

面向對象的庫，在開發神經網路（NN）或其他機器學習（ML）演算法時更加抽象。 Sonnet的想法是構造對應於神經網路的特定部分的主要Python對象。此外，這些對象獨立地連接到計算TensorFlow圖。分離創建對象並將其與圖形相關聯的過程簡化了高級體系結構的設計。

Sonnet優點：

Sonnet的主要優點是可以使用它來重現DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因為DeepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一個機器學習框架，如果您擁有大量數據和/或你想快速入門深度學習，那麼Keras將非常適合學習。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進行融合。這是我強烈推薦學習的一個庫。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫（如Theano和CNTK）的高級API。 在Keras中更容易創建大規模的深度學習模型，但Keras框架環境配置比其他底層框架要復雜一些。

Keras優點：

對於剛剛入門的人來說，Keras是最好的深度學習框架。它是學習和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學習過程的本質。 Keras是一個簡潔的API。 可以快速幫助您創建應用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調和使用Python生成器的數據流非常成熟。

順便說一下TensorFlow和Keras的對比：

PS：Tensorflow處於底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實現諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運算的神經網路原語之類的數學運算。

Keras處於高度集成框架。雖然更容易創建模型，但是面對復雜的網路結構時可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一種高度可擴展的深度學習工具，可用於各種設備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒有被廣泛使用，但MXNet的增長可能會因為成為一個Apache項目而得到提升。

MXNet基本特性：

該框架支持多種語言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多個GPU和許多機器上非常有效地並行計算。

MXNet優點：

支持多個GPU（具有優化的計算和快速上下文切換） 清晰且易於維護的代碼（Python，R，Scala和其他API） 快速解決問題的能力（對於像我這樣的深度學習新手至關重要）

雖然它不像TF那麼受歡迎，但MXNet具有詳細的文檔並且易於使用，能夠在命令式和符號式編程風格之間進行選擇，使其成為初學者和經驗豐富的工程師的理想選擇。

GLUON

Gluon是一個更好的深度學習框架，可以用來創建復雜的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一個靈活的界面，簡化了原型設計，構建和培訓深度學習模型，而不會犧牲學習速度。 Gluon基於MXNet，提供簡單的API，簡化深度學習模型的創建。 與PyTorch類似，Gluon框架支持使用動態圖表 ，將其與高性能MXNet相結合。從這個角度來看，Gluon看起來像是分布式計算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON優點：

在Gluon中，您可以使用簡單，清晰和簡潔的代碼定義神經網路。 它將訓練演算法和神經網路模型結合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開發過程的靈活性。 Gluon可以定義動態的神經網路模型，這意味著它們可以動態構建，使用任何結構，並使用Python的任何本機控制流。 SWIFT

當你聽到Swift時，您可能會考慮iOS或MacOS的應用程序開發。但是如果你正在學習深度學習，那麼你一定聽說過Swens for Tensorflow。通過直接與通用編程語言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達更強大的演算法。SWIFT基本特性：

可以輕松獲得可微分的自定義數據結構。 下一代API 。通過實踐和研究獲得的新API更易於使用且更強大。 在TensorFlow的基礎上 ，Swift API為您提供對所有底層TensorFlow運算符的直接調用。 基於Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。

SWIFT優點：

如果動態語言不適合您的任務，那麼這將是一個很好的選擇。當你訓練運行了幾個小時，然後你的程序遇到類型錯誤，那麼使用Swift，一種靜態類型語言。您將看到代碼錯誤的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現之前，Chainer是動態計算圖或網路的領先神經網路框架，它允許輸入數據長度不一致。chainer基本特性：

Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫的基礎之上用純Python編寫的， Chainer是第一個使用動態架構模型的框架。

Chainer優點：

通過自己的基準測試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測試組中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU數據中心性能。最近Chainer成為GPU數據中心性能的全球冠軍。 DL4J

那些使用Java或Scala的人應該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡稱）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神經網路訓練通過簇的迭代並行計算。 該過程由Hadoop和Spark架構支持。 使用Java允許您在Android設備的程序開發周期中使用。

DL4J優點：

如果您正在尋找一個良好的Java深度學習框架，這會是一個非常好的平台。 ONNX

ONNX項目誕生於微軟和Facebook，旨在尋找深度學習模型呈現的開放格式。ONNX簡化了在人工智慧的不同工作方式之間傳遞模型的過程。因此ONNX具有各種深度學習框架的優點。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能夠在一個框架中進行訓練並轉移到另一個框架中進行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，並且還有許多其他常見框架和庫的連接器。

ONNX優點：

對於PyTorch開發人員來說，ONNX是一個好的選擇。但是對於那些喜歡TensorFlow的人來說，Keras等可能好一點。 總結

那麼您應該使用哪種深度學習框架？下面是幾點建議：

如果你剛剛開始學習，那麼最好的選擇是Keras 。 出於研究目的，請選擇PyTorch 。 對於生產，您需要關注環境。因此對於Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用於AWS - MXNet和Gluon 。 Android開發人員應該關注D4LJ ，對於iOS來說， Core ML會破壞類似的任務范圍。 最後， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問題。

④ 神經網路資料庫比關系資料庫先進對嗎

對的，關系資料庫只是一個二維表，怎麼能和神經網路比

⑤ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab

Python的優勢：

Python相對於Matlab最大的優勢：免費。

Python次大的優勢：開源。你可以大量更改科學計算的演算法細節。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。比如3D的繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的並行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。
語言更加優美。另外如果有一定的OOP需求，構建較大一點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
Matlab的優勢：

Community. 目前學校實驗室很多還用Matlab，很多學者也可能都用Matlab。交流起來或許更加方便。
Matlab本來號稱更快，但實際上由於Python越來越完善的生態，這個優勢已經逐漸喪失了。
總結來說就是python開源免費，有豐富的第三方庫，比較適合實際工程，matlab是商業軟體
如果買了的話做學術研究不錯， 如果混合編程比較麻煩。

⑥ python 神經網路庫有哪些

學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：

在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。
首先，神經網路是什麼？人腦由幾千億由突觸相互連接的細胞（神經元）組成。突觸傳入足夠的興奮就會引起神經元的興奮。這個過程被稱為「思考」。

我們可以在計算機上寫一個神經網路來模擬這個過程。不需要在生物分子水平模擬人腦，只需模擬更高層級的規則。我們使用矩陣（二維數據表格）這一數學工具，並且為了簡單明了，只模擬一個有3個輸入和一個輸出的神經元。

我們將訓練神經元解決下面的問題。前四個例子被稱作訓練集。你發現規律了嗎？『？』是0還是1？

你可能發現了，輸出總是等於輸入中最左列的值。所以『？』應該是1。
訓練過程
但是如何使我們的神經元回答正確呢？賦予每個輸入一個權重，可以是一個正的或負的數字。擁有較大正（或負）權重的輸入將決定神經元的輸出。首先設置每個權重的初始值為一個隨機數字，然後開始訓練過程：
取一個訓練樣本的輸入，使用權重調整它們，通過一個特殊的公式計算神經元的輸出。
計算誤差，即神經元的輸出與訓練樣本中的期待輸出之間的差值。
根據誤差略微地調整權重。
重復這個過程1萬次。

最終權重將會變為符合訓練集的一個最優解。如果使用神經元考慮這種規律的一個新情形，它將會給出一個很棒的預測。
這個過程就是back propagation。

計算神經元輸出的公式
你可能會想，計算神經元輸出的公式是什麼？首先，計算神經元輸入的加權和，即

接著使之規范化，結果在0，1之間。為此使用一個數學函數－－Sigmoid函數：

Sigmoid函數的圖形是一條「S」狀的曲線。

把第一個方程代入第二個，計算神經元輸出的最終公式為：

你可能注意到了，為了簡單，我們沒有引入最低興奮閾值。
調整權重的公式
我們在訓練時不斷調整權重。但是怎麼調整呢？可以使用「Error Weighted Derivative」公式：

為什麼使用這個公式？首先，我們想使調整和誤差的大小成比例。其次，乘以輸入（0或1），如果輸入是0，權重就不會調整。最後，乘以Sigmoid曲線的斜率（圖4）。為了理解最後一條，考慮這些：
我們使用Sigmoid曲線計算神經元的輸出
如果輸出是一個大的正（或負）數，這意味著神經元採用這種（或另一種）方式
從圖四可以看出，在較大數值處，Sigmoid曲線斜率小
如果神經元認為當前權重是正確的，就不會對它進行很大調整。乘以Sigmoid曲線斜率便可以實現這一點
Sigmoid曲線的斜率可以通過求導得到：

把第二個等式代入第一個等式里，得到調整權重的最終公式：

當然有其他公式，它們可以使神經元學習得更快，但是這個公式的優點是非常簡單。
構造Python代碼
雖然我們沒有使用神經網路庫，但是將導入Python數學庫numpy里的4個方法。分別是：
exp－－自然指數
array－－創建矩陣
dot－－進行矩陣乘法
random－－產生隨機數
比如， 我們可以使用array()方法表示前面展示的訓練集：

「.T」方法用於矩陣轉置（行變列）。所以，計算機這樣存儲數字：

我覺得我們可以開始構建更優美的源代碼了。給出這個源代碼後，我會做一個總結。
我對每一行源代碼都添加了注釋來解釋所有內容。注意在每次迭代時，我們同時處理所有訓練集數據。所以變數都是矩陣（二維數據表格）。下面是一個用Python寫地完整的示例代碼。

結語
試著在命令行運行神經網路：

你應該看到這樣的結果：

我們做到了！我們用Python構建了一個簡單的神經網路！
首先神經網路對自己賦予隨機權重，然後使用訓練集訓練自己。接著，它考慮一種新的情形[1, 0, 0]並且預測了0.99993704。正確答案是1。非常接近！
傳統計算機程序通常不會學習。而神經網路卻能自己學習，適應並對新情形做出反應，這是多麼神奇，就像人類一樣。

⑦ 神經網路優缺點，

優點：

（1）具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。

自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

（2）具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

（3）具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

缺點：

（1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。

（2）不能向用戶提出必要的詢問，而且當數據不充分的時候，神經網路就無法進行工作。

（3）把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失信息。

（4）理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。

(7)神經網路庫哪個好用擴展閱讀：

神經網路發展趨勢

人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。

人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。

將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。

神經網路在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點的神經網路與其他技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統，已經成為一大研究熱點。

由於其他方法也有它們各自的優點，所以將神經網路與其他方法相結合，取長補短，繼而可以獲得更好的應用效果。目前這方面工作有神經網路與模糊邏輯、專家系統、遺傳演算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色系統等的融合。

參考資料：網路-人工神經網路

⑧ 用c++實現神經網路一般用什麼庫

openNN 一款開源的C++神經網路庫
http://opennn.cimne.com/