ディープラーニングフレームワーク

ニューラルネットワークをシミュレーションするソフトウェアを書くときのライブラリを「ディープラーニングフレームワーク」と言います。ニューラルネットワークを記述するための小さなプログラム=関数の集まりで、AIの開発環境になります。

本日現在のgithub 上のstars 順に御紹介致します。starsはファンの数で、HPと関係先を順番に記します。

https://github.com/topics/deep-learning

100,735 Tensorflow https://www.tensorflow.org/ google
29,781 Keras https://keras.io/ google
24,943 openCV https://opencv.org/ intel
24,253 caffe http://caffe.berkeleyvision.org/ UC Berkeley
15,826 PyTorch https://pytorch.org/ Facebook
14,498 CNTK https://docs.microsoft.com/ja-jp/cognitive-toolkit/ Microsoft
14,003 MXNet https://mxnet.apache.org/ Amazon
9,968 OpenFace http://cmusatyalab.github.io/openface/ Carnegie Mellon University
9,386 spaCy https://spacy.io/ Explosion AI
8,981 DeepLearning4J https://deeplearning4j.org/ google
8,234 Theano http://www.deeplearning.net/software/theano/ Université de Montréal
7,976 caffe2 https://caffe2.ai Facebook
7,913 Torch7 http://torch.ch Facebook
7,240 OpenPose https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose Carnegie Mellon University
6,967 Paddle http://www.paddlepaddle.org/ baidu(China)
6,578 TuriCreate https://github.com/apple/turicreate Apple
5,332 Swift-AI https://github.com/Swift-AI/Swift-AI Google
4,966 Dlib http://dlib.net/ Davis King
4,956 fastai http://www.fast.ai/ Jeremy Howard
3,822 chainer https://chainer.org PFN(Japan)
3,519 neon http://neon.nervanasys.com/docs/latest INTEL
 1,348 WebDNN https://mil-tokyo.github.io/webdnn 東京大学

うーん、これを見ますと、オープンソースのAI開発環境はgoogleが主導権を握っている感じですね。でも、ビジネス上はアマゾンもIBMも頑張ってるし、株式市場の方はアマゾン押しになっていますね。日本人も勿論参加しているのでしょうけど、日本の組織が運営しているのはchainerとWebDNN だけとは寂しい限りです。AIやりたきゃアメリカ行けと子供には言わないとダメですね。やりたいなんて言わないんでしょうけど。。


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