两个人工智能NLP的深度学习框架
gaozhsh2020首次发布：2020年8月1日 17:26浏览量：3371
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本文主要介绍两个基于Python，用于自然语言处理( NLP )的常用的神经网络框架和库。
1.Chainer
Chainer是由日本公司Preferrence Networks于2014年创建的，是一个功能强大、灵活、直观的基于Python语言的神经网络框架，采用一种“define-by-run”方案。它存储计算的是历史而不是编程逻辑。Chainer支持CUDA计算和multi-GPU计算。该框架是在达到MIT许可条件下发布，并且已经应用于情感分析、机器翻译、语音识别、问答等，使用不同类型的神经网络，例如卷积网络、递归网络和序列到序列的模型。
2.Deeplearning4j
Deep learning 4j是一个由Java语言编写深度学习编程库，但也有一个Python API，Keras，下面将对此进行介绍。分布式CPU和GPU、迭代约简（iterative reduce）的并行训练和微服务体系结构自适应（micro-service architecture adaptation）是其主要特点。向量空间建模（Vector space modeling）使该工具能够解决文本挖掘问题，用于词性( PoS )标记、依存性解析和word2vec用于训练词向量。
最新修改时间：2023年11月17日 17:50
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