Обсуждение:Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения

Эта статья имеет рейтинг List-class по шкале оценки контента Википедии . Она представляет интерес для следующих WikiProjects :

Вычислительная техника : программное обеспечение / CompSci Низкая важность Эта статья находится в рамках WikiProject Computing , совместных усилий по улучшению освещения компьютеров , вычислений и информационных технологий в Википедии. Если вы хотите принять участие, посетите страницу проекта, где вы можете присоединиться к обсуждению и увидеть список открытых задач.ComputingWikipedia:WikiProject ComputingTemplate:WikiProject ComputingComputing Low This article has been rated as Low-importance on the project's importance scale. This article is supported by WikiProject Software (assessed as Low-importance). This article is supported by WikiProject Computer science (assessed as Low-importance). Things you can help WikiProject Computer science with: edit history watch purge Here are some tasks awaiting attention: Article requests : Requested articles/Applied arts and sciences/Computer science, computing, and Internet Cleanup : Computer science articles needing attention Computer science articles needing expert attention Copyedit : Computing Expand : Computer science Infobox : Computer science articles without infoboxes Maintain : Timeline of computing 2020–present Photo : Find pictures for the biographies of computer scientists (see List of computer scientists) Computing articles needing images Stubs : Computer science stubs Unreferenced : WikiProject Computer science/Unreferenced BLPs Project-related : Tag all relevant articles in Category:Computer science and sub-categories with {{WikiProject Computer science}}

Я создал подстраницу Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения/Ресурсы, чтобы перечислить программное обеспечение для глубокого обучения, которое еще не было изучено, и разместить ссылки на внешние страницы, поскольку все внешние ссылки, которые я добавил на эту страницу, были удалены. — Kri ( talk ) 15:52, 19 марта 2016 (UTC) [ ответить ]

Привет. Я работаю в MathWorks, и мы считаем, что добавление строки MATLAB в таблицу сравнения программного обеспечения для глубокого обучения добавит ценности для читателей. Какой рекомендуемый подход для добавления этой строки? Спасибо, Шьямал. — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен Shyamal1980 ( обсуждение • вклад ) 20:02, 6 февраля 2017 (UTC) [ ответить ]

Я пока не рассматривал DSSTNE, но предполагаю, что его следует добавить в список Bervin61 ( обсуждение ) 16:42, 24 мая 2016 (UTC) [ ответить ]

Абсолютно. DSSTNE указан в разделе «Программное обеспечение для глубокого обучения», которое пока не рассматривается , поэтому мы планируем его рассмотреть. — Kri ( обсуждение ) 15:32, 25 мая 2016 (UTC) [ ответить ]

В статье определенно необходимо указать Caffe — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен 73.225.48.12 (обсуждение) 07:23, 12 марта 2017 (UTC) [ ответить ]

Согласно информации на их сайте, Theano теперь можно запустить на OpenCL с gpuarray. http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html

Кто-нибудь это проверял? Изменить статус на «Да» или «Частичная поддержка»? — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен Willyfisch ( обсуждение • вклад ) 14:43, 19 мая 2017 (UTC) [ ответить ]

В таблице утверждается, что MXNet не поддерживает OpenCL, а Mathematica поддерживает. В ссылке, цитируемой для Mathematica, в сообщении в блоге Стивена Вольфрама, однако, говорится, что поддержка глубокого обучения в Mathematica основана на движке MXNet:

Стоит отметить, что под всем интегрированным символьным интерфейсом Wolfram Language использует очень эффективную низкоуровневую библиотеку — в настоящее время MXNet — которая заботится об оптимизации максимальной производительности для последних конфигураций CPU и GPU. Кстати, еще одна функция, улучшенная в 11.1, — это возможность хранить полные спецификации нейронной сети, вместе с кодировщиками и т. д. в переносимом и повторно используемом файле .wlnet. [1]

Может ли кто-нибудь примирить эти два явно противоречивых утверждения? Хотя я не эксперт в этом, поддержка OpenCL кажется достаточно низкоуровневой, так что было бы трудно представить, что Mathematica могла бы это сделать, если бы лежащий в основе механизм глубокого обучения не мог. -- Saforrest ( обсуждение ) 15:29, 29 мая 2017 (UTC) [ ответить ]

This edit request by an editor with a conflict of interest has now been answered.

Я работаю в MathWorks, поэтому я раскрываю свой конфликт интересов и не вношу никаких правок сам. Помимо того, что MATLAB является интерфейсом для инструментов глубокого обучения (уже перечисленных на этой странице Википедии), за последние несколько лет мы добавили значительные возможности глубокого обучения. Мы считаем, что добавление строки MATLAB в таблицу сравнения программного обеспечения для глубокого обучения добавит ценности для читателей. Какой рекомендуемый подход для добавления этой строки?

Возможности глубокого обучения MATLAB подробно описаны на этих страницах: Страница продукта: https://www.mathworks.com/products/neural-network.html Страница решений: https://www.mathworks.com/solutions/deep-learning.html

Спасибо, Шонак

Привет всем! Я работаю в коммуникационном агентстве, представляющем MathWorks, и я работал с Shounak, чтобы добавить немного больше деталей к запросу выше. Я сделал макет новой строки MATLAB для таблицы в этой статье в моей sandbox . Вот код для этого:

|- | [[MATLAB]] + Neural Network Toolbox | [[MathWorks]] | {{Proprietary}} | {{No}} | [[Linux]], [[macOS]], [[Microsoft Windows|Windows]] | [[C (programming language)|C]], [[C++]], [[Java (programming language)|Java]], [[MATLAB]] | [[MATLAB]] | {{No}} | {{No}} | {{Yes}}<ref>{{cite web|title=GPU Coder - MATLAB & Simulink|url=https://www.mathworks.com/products/gpu-coder.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref> | {{No}} | {{Yes}}<ref name="NNT">{{cite web|title=Neural Network Toolbox - MATLAB|url=https://www.mathworks.com/products/neural-network.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref><ref>{{cite web|title=Deep Learning Models - MATLAB & Simulink|url=https://www.mathworks.com/solutions/deep-learning/models.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref> | {{Yes}}<ref name="NNT"/> | {{Yes}}<ref name="NNT"/> | {{No}} | {{Yes}}<ref>{{cite web|title=Parallel Computing Toolbox - MATLAB|url=https://www.mathworks.com/products/parallel-computing.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref>

Будет ли кто-то без COI готов рассмотреть и внедрить это дополнение? Ни Шоунак, ни я не будем редактировать статью лично, поскольку мы не NPOV. Спасибо за ваше время и внимание! Мэри Голк ( обсуждение ) 19:26, 14 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

Я посмотрел на предлагаемое изменение. У меня есть несколько вопросов. Поддержка CUDA, всегда ли она доступна при использовании набора инструментов нейронной сети? или требуется отдельный продукт (кодер GPU)? Если это так, текст «да» следует изменить. То же самое для столбца параллельного выполнения, если набор инструментов параллельных вычислений является отдельным продуктом, «да» неверно. Я предлагаю «необязательно, через <название требуемого продукта или продуктов.>» с цветом, похожим на оранжевый, который также используется в другом месте таблицы. Что вы думаете об этом предложении? Кроме этого, я не вижу ничего плохого в предложении. V ENI V IDI V ICIPEDIA ^talk 15:03, 16 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

@ VeniVidiVicipedia : Привет! Спасибо за быстрый ответ. Рассматривая прецедент, установленный в нескольких других местах таблицы (например, ячейка "Автоматическая дифференциация" для Torch), я предлагаю сохранить зеленую окраску ячейки, но заменить текст на сведения о необходимых инструментах. Обновленный код ниже и в моей песочнице . Что вы думаете?

|- | [[MATLAB]] + Neural Network Toolbox | [[MathWorks]] | {{Proprietary}} | {{No}} | [[Linux]], [[macOS]], [[Microsoft Windows|Windows]] | [[C (programming language)|C]], [[C++]], [[Java (programming language)|Java]], [[MATLAB]] | [[MATLAB]] | {{No}} | {{No}} | {{Yes|Train with Parallel Computing Toolbox and generate CUDA code with GPU Coder}}<ref>{{cite web|title=GPU Coder - MATLAB & Simulink|url=https://www.mathworks.com/products/gpu-coder.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref> | {{No}} | {{Yes}}<ref name="NNT">{{cite web|title=Neural Network Toolbox - MATLAB|url=https://www.mathworks.com/products/neural-network.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref><ref>{{cite web|title=Deep Learning Models - MATLAB & Simulink|url=https://www.mathworks.com/solutions/deep-learning/models.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref> | {{Yes}}<ref name="NNT"/> | {{Yes}}<ref name="NNT"/> | {{No}} | {{Yes|With Parallel Computing Toolbox}}<ref>{{cite web|title=Parallel Computing Toolbox - MATLAB|url=https://www.mathworks.com/products/parallel-computing.html|website=MathWorks|accessdate=13 November 2017}}</ref>

Спасибо еще раз за ваше время. Мэри Голк ( обсуждение ) 02:57, 29 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

@ MaryGaulke : Я думаю, что это выглядит хорошо, и я внесла изменения в статью. V ENI V IDI V ICIPEDIA ^talk 10:13, 29 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

Мне очень нравится gensim, но я не уверен, что ему здесь место. — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен Greenplayer (обсуждение • вклад ) 12:16, 16 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

Согласен. Я удалил его. V ENI V IDI V ICIPEDIA ^talk 10:15, 29 ноября 2017 (UTC) [ ответить ]

Раскрывая саморедактирование, пользователь PlaidML предложил нам добавить запись на эту страницу, поэтому мы сделали первый проход. Я не уверен, как правильно отформатировать ячейки с соответствующими цветами. https://github.com/plaidml/plaidml — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен 172.81.155.122 (обсуждение) 00:59, 6 июня 2018 (UTC) [ ответить ]

Я переместил подстраницу "Ресурсы" в Обсуждение:Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения/Ресурсы . Это явно не была статья и не должна была быть в пространстве имен статей. Huon ( обсуждение ) 01:57, 10 марта 2018 (UTC) [ ответить ]

Таблица, похоже, устарела. Tensorflow теперь поддерживает OpenCL (с мая 2018 г.), но есть несколько других пакетов, которые показаны как не поддерживающие OpenCL, которые, вероятно, поддерживают его сейчас. Я не могу сделать систематическое обновление, потому что я недостаточно знаю о большинстве из этих пакетов. Sayitclearly ( talk ) 09:13, 31 июля 2018 (UTC) [ ответить ]

Microsoft Cognitive Toolkit поддерживает .NET (C# API) начиная с версии 2.2.0 — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен 193.203.230.22 ( обсуждение ) 13:35, 27 сентября 2018 (UTC) [ ответить ]

Привет. Меня зовут Шрия. Я работаю в Mathworks , которая разрабатывает MATLAB . Я хотел бы попросить внести пару исправлений в строку MATLAB в этом списке:

• Автоматическое дифференцирование : MATLAB предоставляет функции автоматического дифференцирования. Я прошу изменить это на: {{Да}}<ref>{{cite web | title=Основы автоматического дифференцирования - MATLAB и Simulink | website=MathWorks | date=3 сентября 2019 г. | url=https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/deep-learning-with-automatic-differentiation-in-matlab.html | access-date=30 октября 2019 г.}}</ref>
• RBM / DBN : MATLAB предоставляет возможности RBM / DBN. У меня нет общедоступной ссылки на это, но текущий ответ "нет" также не имеет ссылки. Можно ли изменить это на "да" или оставить пустым, поскольку у нас нет ссылки?

Заранее благодарю за рассмотрение моих предложенных правок. Skmathworks ( обсуждение ) 19:06, 6 ноября 2019 (UTC) [ ответить ]

Я сделал обе правки. Как всегда, я сам проверил и одобрил предложенные правки и беру на себя полную ответственность за любые ошибки. Полное раскрытие информации: я не имею никакого отношения к Mathworks или конкурентам Mathworks, но у меня есть люди, которые работают на меня и клянутся в этом.

Skmathworks, я хочу поблагодарить вас за соблюдение наших правил и буду рад любым дальнейшим предложениям относительно всего, что связано с MATLAB или Mathworks. Обратите внимание, что я не всегда отвечаю сразу; иногда я занят горячим проектом и у меня нет времени на Википедию. -- Guy Macon ( обсуждение ) 18:25, 19 ноября 2019 (UTC) [ ответить ]

Здравствуйте, эта запись в Википедии называется «Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения». Что насчет SciKit-Learn? В нем есть нейронные сети (слово «глубокий» не используется) https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.neural_network Согласно бритве Оккама, имеет смысл начинать с малого и увеличивать сеть по мере необходимости. В SciKit-Learn нет поддержки GPU. Я рассматриваю его как инструмент для начала. И при необходимости использовать оценщики нейронных сетей. Затем, оттуда, чтобы войти в мир глубоких нейронных сетей на этой странице. Есть ли логика включать/не включать его? --Клаус Цинзер ( обсуждение ) 16:46, 17 апреля 2020 (UTC) [ ответить ]

`sklearn` имеет `neural_network.MLPClassifier` и `neural_network.MLPRegressor`. По-моему, имеет смысл добавить его на страницу. Bruno H Vieira ( talk ) 16:20, 21 апреля 2020 (UTC) [ ответить ]

Ouyang W, Mueller F, Hjelmare M, Lundbert E, Zimmer C (декабрь 2019 г.). «ImJoy: вычислительная платформа с открытым исходным кодом для эпохи глубокого обучения» (PDF) . Nature Methods (письмо). 16 : 1201– 2. doi :10.1038/s41592-019-0627-0 – через arxiv.org.--Пользователь:Ceyockey ( поговори со мной ) 02:00, 26 мая 2020 (UTC) [ ответить ]

• обратите внимание, что версия на arxiv.org несколько отличается от окончательного варианта письма, опубликованного в бумажном журнале. --User:Ceyockey ( talk to me ) 02:00, 26 мая 2020 (UTC) [ ответить ]