推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目

9. DeepLearn.js：可实现硬件加快的机械进修 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机械智能并加快 WebGL 的开源 JavaScript 库，完全在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。
PHP-ML 是应用 PHP 编写的机械进修库。同时包含算法，交叉验证，神经收集，预处理，特点提取等。

8. CycleGAN：生查对抗收集图像处理对象

DeepLearn.js 供给高效的机械进修构建模块，使我们可以或许在浏览器中练习神经收集或在揣摸模式中运行预练习模型。它供给构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接应用的数学函数。
固然浏览器上的机械进修库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），然则它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不克不及用于练习（例如 TensorFire）。比拟之下，deeplearn.js 经由过程应用 WebGL 在GPU上履行计算，以及进行完全反向传播（full backpropagation）的才能，实现了明显的加快。

10. TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经收集框架

推荐来由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经收集框架。应用 TensorFire 编写的应用可以或许在实现前沿深度进修算法的同时，不须要任何的安装或者设备就直接运行在现代浏览器中。
与之前某些浏览器内的神经收集框架比拟，TensorFire 有着近百倍的速度晋升，甚至于可以或许与那些运行在本地 CPU 上的代码机能相媲美。
开辟者也可以应用 TensorFire 供给的底层接口来进行其他的高机能计算，譬如 PageRank、元胞自念头仿真、图片转化与过滤等等。

信赖还有其他优良的开源人工智能项目尚未在本文出现，迎接各位在评论中留下你们的推荐~

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【义务编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

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