Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

CAFFE англ Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding це система для глибокого навчання первинно розроблена в

Caffe (програмне забезпечення)

Caffe (програмне забезпечення)

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. Її написано мовою з інтерфейсом для Python.

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 (18 квітня, 2017; 7 років тому (2017-04-18))
Операційна системаLinux, macOS, Windows
Мова програмування
ЛіцензіяBSD
Репозиторійgithub.com/BVLC/caffe
Вебсайтcaffe.berkeleyvision.org

Історія

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

Властивості

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. Caffe підтримує обчислювальні бібліотеки прискорювання на основі ГП та ЦП, такі як NVIDIA cuDNN та [en].

Застосування

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.

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

Див. також

Примітки

  1. . Архів оригіналу за 2 серпня 2017. Процитовано 27 жовтня 2019.
  2. . GitHub. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  3. . GitHub. Архів оригіналу за 20 травня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  4. . GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  5. . Архів оригіналу за 29 березень 2017. Процитовано 9 травень 2017. (англ.)
  6. . Embedded Vision. Архів оригіналу за 29 вересня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  7. . GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  8. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 5 квітня 2017 р. (англ.)
  9. . Архів оригіналу за 1 грудня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  10. . BVLC Caffe. Архів оригіналу за 24 вересня 2019. Процитовано 11 квітня 2018.
  11. . Архів оригіналу за 21 травня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  12. . Архів оригіналу за 28 квітня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  13. . Архів оригіналу за 30 березня 2019. Процитовано 27 жовтня 2019. (англ.)

Посилання

  • Офіційний сайт


Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

CAFFE angl Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding ce sistema dlya glibokogo navchannya pervinno rozroblena v Kalifornijskomu universiteti v Berkli Vona ye vidkritoyu z licenziyeyu BSD Yiyi napisano movoyu C z interfejsom dlya Python CaffeTipbiblioteka dlya glibokogo navchannyaAvtorYanci Dzya kit 贾扬清 angl Yangqing Jia RozrobnikCentr bachennya ta navchannya Berkli angl Berkeley Vision and Learning Center Stabilnij vipusk1 0 18 kvitnya 2017 7 rokiv tomu 2017 04 18 Operacijna sistemaLinux macOS WindowsMova programuvannyaC LicenziyaBSDRepozitorijgithub com BVLC caffeVebsajtcaffe berkeleyvision orgIstoriyaYanci Dzya stvoriv proekt caffe pid chas doktorskoyi praci v Kalifornijskomu universiteti v Berkli Teper u cogo proektu bagato uchasnikiv i jogo rozmisheno na GitHub VlastivostiCaffe pidtrimuye bagato riznih tipiv arhitektur glibokogo navchannya oriyentovanih na klasifikaciyu ta segmentuvannya zobrazhen Vona pidtrimuye konstrukciyi ZNM RZNM DKChP ta povnoz yednanih nejronnih merezh Caffe pidtrimuye obchislyuvalni biblioteki priskoryuvannya na osnovi GP ta CP taki yak NVIDIA cuDNN ta en ZastosuvannyaCaffe zastosovuyut v akademichnih doslidnickih proektah startapnih prototipah ta navit u velikomasshtabnih promislovih zastosuvannyah u bachenni movlenni ta multimedia Yahoo takozh integruvala caffe z Apache Spark dlya stvorennya CaffeOnSpark sistemi rozpodilenogo glibokogo navchannya U kvitni 2017 roku Facebook anonsuvala Caffe2 sho vklyuchaye novi vlastivosti taki yak rekurentni nejronni merezhi V kinci bereznya 2018 roku Caffe2 bulo vlito do PyTorch Div takozhPorivnyannya programnogo zabezpechennya glibokogo navchannyaPrimitki Arhiv originalu za 2 serpnya 2017 Procitovano 27 zhovtnya 2019 GitHub Arhiv originalu za 22 kvitnya 2017 Procitovano 9 travnya 2017 angl GitHub Arhiv originalu za 20 travnya 2019 Procitovano 9 travnya 2017 angl GitHub Arhiv originalu za 22 bereznya 2019 Procitovano 9 travnya 2017 angl Arhiv originalu za 29 berezen 2017 Procitovano 9 traven 2017 angl Embedded Vision Arhiv originalu za 29 veresnya 2017 Procitovano 9 travnya 2017 angl GitHub Arhiv originalu za 22 bereznya 2019 Procitovano 9 travnya 2017 angl PDF Arhiv originalu PDF za 5 kvitnya 2017 r angl Arhiv originalu za 1 grudnya 2017 Procitovano 9 travnya 2017 angl BVLC Caffe Arhiv originalu za 24 veresnya 2019 Procitovano 11 kvitnya 2018 Arhiv originalu za 21 travnya 2017 Procitovano 9 travnya 2017 angl Arhiv originalu za 28 kvitnya 2019 Procitovano 9 travnya 2017 angl Arhiv originalu za 30 bereznya 2019 Procitovano 27 zhovtnya 2019 angl PosilannyaOficijnij sajt

Дата публікації:
Топ