Melhor biblioteca Julia para redes neurais

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Eu tenho usado essa biblioteca para construção e análise básicas de redes neurais.

No entanto, ele não tem suporte para a construção de redes neurais de várias camadas, etc.

Então, eu gostaria de saber de alguma biblioteca agradável para fazer redes neurais avançadas e Deep Learning em Julia.

machine-learning neural-network julia Dawny33
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github.com/dmlc/MXNet.jl
itdxer
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@itdxer Obrigado pelo link. Você pode colocar isso como uma resposta, elaborando sobre isso?
Dawny33

Respostas:

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Mocha.jl - Mocha é uma estrutura de Deep Learning para Julia, inspirada na estrutura C ++ Caffe.

Projeto com boa documentação e exemplos. Pode ser executado no back-end da CPU e GPU.

Bartłomiej Twardowski
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Eu acho que eles pararam de desenvolver o Mocha e o MXNet é o caminho a seguir. Veja o comentário de malmaud aqui: github.com/pluskid/Mocha.jl/issues/157
niczky12
Eu uso o Mocha há algum tempo, ele tem alguns problemas e carece de uma comunidade. Concordo que o MXNet é onde está o desenvolvimento ativo. Há também um invólucro Julia para Tensorflow: github.com/malmaud/TensorFlow.jl (DISCLAMER: Eu não tenho usado tanto, MXNet ou o TF Julia Wrapper)
davidparks21
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Pacote MXNet Julia - aprendizado profundo flexível e eficiente em Julia

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

Prós

  • Rápido
  • Escala até várias GPUs e configuração distribuída com paralelismo automático.
  • Leve, eficiente em termos de memória e portátil para dispositivos inteligentes.
  • Diferenciação automática

Contras

itdxer
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Apenas para adicionar uma resposta mais recente (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 exemplo:

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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