Caffe (програмне забезпечення)

Caffe
Типбібліотека для глибокого навчання
АвторЯнці Дзя (кит.: 贾扬清, англ. Yangqing Jia)
РозробникЦентр бачення та навчання Берклі (англ. Berkeley Vision and Learning Center)
Стабільний випуск1.0[1] (18 квітня, 2017; 7 років тому (2017-04-18))
Операційна системаLinux, macOS, Windows[2]
Мова програмуванняC++
ЛіцензіяBSD[3]
Репозиторійgithub.com/BVLC/caffe
Вебсайтcaffe.berkeleyvision.org
Частина з циклу
Машинне навчання
та добування даних
Ілюстрація нейронної мережі з темним
Парадигми
Задачі

Кластерування
Знижування розмірності
Структурове передбачування
Виявляння аномалій
Штучна нейронна мережа
Навчання з підкріпленням
Навчання з людьми
Діагностування моделей
Математичні засади
Місця машинного навчання
Пов'язані статті

CAFFE (англ. Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) — це система для глибокого навчання, первинно розроблена в Каліфорнійському університеті в Берклі. Вона є відкритою, з ліцензією BSD.[4] Її написано мовою C++ з інтерфейсом для Python.[5]

Історія

[ред. | ред. код]

Янці Дзя створив проект caffe під час докторської праці в Каліфорнійському університеті в Берклі.[6] Тепер у цього проекту багато учасників, і його розміщено на GitHub.[7]

Властивості

[ред. | ред. код]

Caffe підтримує багато різних типів архітектур глибокого навчання, орієнтованих на класифікацію та сегментування зображень. Вона підтримує конструкції ЗНМ, РЗНМ, ДКЧП та повноз'єднаних нейронних мереж.[8] Caffe підтримує обчислювальні бібліотеки прискорювання на основі ГП та ЦП, такі як NVIDIA cuDNN та Intel MKL[en].[9][10]

Застосування

[ред. | ред. код]

Caffe застосовують в академічних дослідницьких проектах, стартапних прототипах та навіть у великомасштабних промислових застосуваннях у баченні, мовленні та мультимедіа. Yahoo! також інтегрувала caffe з Apache Spark для створення CaffeOnSpark, системи розподіленого глибокого навчання.[11]

У квітні 2017 року Facebook анонсувала Caffe2,[12] що включає нові властивості, такі як рекурентні нейронні мережі. В кінці березня 2018 року Caffe2 було влито до PyTorch.[13]

Див. також

[ред. | ред. код]

Примітки

[ред. | ред. код]
  1. ↑ Випуск 1.0. Архів оригіналу за 2 серпня 2017. Процитовано 27 жовтня 2019.
  2. ↑ Microsoft/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  3. ↑ caffe/LICENSE at master. GitHub. Архів оригіналу за 20 травня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  4. ↑ BVLC/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  5. ↑ Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. Архів оригіналу за 29 березень 2017. Процитовано 9 травень 2017. (англ.)
  6. ↑ The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. Embedded Vision. Архів оригіналу за 29 вересня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  7. ↑ Caffe: a fast open framework for deep learning. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  8. ↑ Caffe tutorial - vision.princeton.edu (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 5 квітня 2017 р. [Архівовано 2017-04-05 у Wayback Machine.] (англ.)
  9. ↑ Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. Архів оригіналу за 1 грудня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  10. ↑ mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. Архів оригіналу за 24 вересня 2019. Процитовано 11 квітня 2018.
  11. ↑ Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. Архів оригіналу за 21 травня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  12. ↑ Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. Архів оригіналу за 28 квітня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  13. ↑ Caffe2 Merges With PyTorch. Архів оригіналу за 30 березня 2019. Процитовано 27 жовтня 2019. (англ.)

Посилання

[ред. | ред. код]