甲骨文框架解说

Chainer。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的详细文档。
Deeplearning4j。顾名思义，Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架，也是商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。
DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能，可应用于以下深度学习领域：
人脸/图像识别语音搜索语音转文字（Speech to text）垃圾信息过滤（异常侦测）电商欺诈侦测
 Marvin。是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。
 ConvNetJS。这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件，基于的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器演示项目。
 MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。、Neon。由创业公司Nervana Systems于今年五月开源，在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。
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