Caffe (програмне забезпечення)
| Тип | бібліотека для глибокого навчання |
|---|---|
| Автор | Янці Дзя (кит.: 贾扬清, англ. Yangqing Jia) |
| Розробник | Центр бачення та навчання Берклі (англ. Berkeley Vision and Learning Center) |
| Стабільний випуск | 1.0[1] (18 квітня, 2017) |
| Операційна система | Linux, macOS, Windows[2] |
| Мова програмування | C++ |
| Ліцензія | BSD[3] |
| Репозиторій | github |
| Вебсайт | caffe |
| Частина з циклу |
| Машинне навчання та добування даних |
|---|
 |
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]
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]
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]
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]
- ↑ Випуск 1.0. Архів оригіналу за 2 серпня 2017. Процитовано 27 жовтня 2019.
- ↑ Microsoft/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ caffe/LICENSE at master. GitHub. Архів оригіналу за 20 травня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ BVLC/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. Архів оригіналу за 29 березень 2017. Процитовано 9 травень 2017.
{{cite web}}: Не збігається часова мітка у|archive-date=/|archive-url=; можливо, 29 березня 2017? (довідка) (англ.) - ↑ The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. Embedded Vision. Архів оригіналу за 29 вересня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ Caffe: a fast open framework for deep learning. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ Caffe tutorial - vision.princeton.edu (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 5 квітня 2017 р.
{{cite web}}: Не збігається часова мітка у|archive-date=/|archive-url=; можливо, 2017-04-05? (довідка) [Архівовано 2017-04-05 у Wayback Machine.] (англ.) - ↑ Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. Архів оригіналу за 1 грудня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. Архів оригіналу за 24 вересня 2019. Процитовано 11 квітня 2018.
- ↑ Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. Архів оригіналу за 21 травня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. Архів оригіналу за 28 квітня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
- ↑ Caffe2 Merges With PyTorch. Архів оригіналу за 30 березня 2019. Процитовано 27 жовтня 2019. (англ.)