TensorFlow |
29622 |
使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。 |
Caffe |
11799 |
Caffe:深度学习的快速开放框架。 |
[Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) |
10148 |
火炬实现神经风格算法。 |
Deep Dream |
9042 |
深梦。 |
Keras |
7502 |
适用于Python的深度学习库。Convnets,递归神经网络等等。在Theano和TensorFlow上运行。 |
Roc AlphaGo |
7170 |
由学生主导的独立复制的DeepMind 2016年自然出版物,“用深度神经网络和树搜索掌握Go游戏”(Nature 529,484-489,2016年1月28日)。 |
[TensorFlow Models](https://github.com/tensorflow/models) |
6671 |
使用TensorFlow构建的模型 |
Neural Doodle |
6275 |
将您的两位涂鸦变成具有深度神经网络的精美艺术品,从照片生成无缝纹理,将样式从一个图像转移到另一个图像,执行基于示例的升级,但等待......还有更多!(语义样式转换的实现。) |
CNTK |
5957 |
计算网络工具包(CNTK)。 |
TensorFlow Examples |
5872 |
TensorFlow教程和初学者的代码示例。 |
ConvNet JS |
5231 |
Javascript中的深度学习。在您的浏览器中训练卷积神经网络(或普通的)。 |
Torch |
5133 |
Torch7,深度学习库。 |
OpenFace |
4855 |
用深度神经网络识别人脸。 |
MXNet |
4685 |
轻量级,便携式,灵活的分布式/移动深度学习,具有动态,突变感知的Dataflow Dep Scheduler; 适用于Python,R,Julia,Scala,Go,Javascript等。 |
NUPIC |
4364 |
Numenta智能计算平台:一个基于大脑的机器智能平台,以及基于皮质学习算法的生物精确神经网络。 |
Theano |
4286 |
Theano是一个Python库,允许您有效地定义,优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它可以使用GPU并执行有效的符号区分。 |
Leaf |
4281 |
面向黑客的开放机器智能框架。 |
Char RNN |
3820 |
用于Torch中字符级语言模型的多层递归神经网络(LSTM,GRU,RNN)。 |
Neural Talk |
3694 |
NeuralTalk是一个Python + numpy项目,用于学习描述带有句子的图像的多模式回归神经网络。 |
deeplearning4j |
3673 |
针对Java,Scala和Clojure的深度学习,Hadoop,Spark。 |
TFLearn |
3368 |
深度学习库,为TensorFlow提供更高级别的API。 |
TensorFlow Playground |
3352 |
玩神经网络! |
OpenAI Gym |
3020 |
用于开发和比较强化学习算法的工具包。 |
Magenta |
2914 |
洋红色:机器智能的音乐和艺术生成 |
Colornet |
2798 |
神经网络着色灰度图像。 |
Synaptic |
2666 |
node.js和浏览器的无架构神经网络库 |
Neural Talk 2 |
2550 |
Torch中的高效图像字幕代码,在GPU上运行。 |
Image Analogies |
2540 |
使用神经匹配和混合生成图像类比。 |
TensorFlow Tutorials |
2413 |
从Tensorflow的基础知识到稍微更有趣的应用程序。 |
Lasagne |
2355 |
轻量级库,用于在Theano中构建和训练神经网络。 |
PyLearn2 |
2153 |
基于Theano的机器学习库。 |
LISA-lab Deep Learning Tutorials |
2134 |
深度学习教程笔记和代码。有关更多信息,请参阅维基。 |
Neon |
2121 |
Nervana™提供的快速,可扩展,易于使用的基于Python的深度学习框架。 |
Matlab Deep Learning Toolbox |
2032 |
用于深度学习的Matlab / Octave工具箱。包括深信仰网,堆叠自动编码器,卷积神经网络,卷积自动编码器和香草神经网络。每种方法都有一些示例可以帮助您入门。 |
Deep Learning Flappy Bird |
1721 |
Flappy Bird hack使用深度强化学习(深度Q学习)。 |
Chainer |
1573 |
用于深度学习的灵活神经网络框架。 |
Neural Story Teller |
1514 |
用于生成关于图像的小故事的递归神经网络。 |
DIGITS |
1353 |
深度学习GPU训练系统。 |
Deep Jazz |
1229 |
使用Keras和Theano进行深度学习驱动的爵士乐! |
Brainstorm |
1143 |
快速,灵活和有趣的神经网络。 |
Theano Tutorials |
904 |
从使用Theano的线性回归到卷积神经网络的机器学习的裸骨介绍。 |
RNN Music Composition |
904 |
设计用于生成古典音乐的递归神经网络。 |
Blocks |
866 |
用于构建和训练神经网络的Theano框架。 |
TDB |
860 |
TensorFlow的交互式逐节点调试和可视化。 |
Scikit Neural Net |
849 |
Deep neural networks without the learning cliff! Classifiers and regressors compatible with scikit-learn. |
Veles |
760 |
分布式机器学习平台(Python,CUDA,OpenCL) |
Deep Detect |
759 |
C ++ 11中的深度学习API和服务器,带有Python绑定和对Caffe的支持。 |
TensorFlow DeepQ |
759 |
使用Google Tensorflow进行深入的Q学习演示。 |
Caffe on Spark |
724 |
Caffe On Spark。 |
Nolearn |
702 |
Abstractions around neural net libraries, most notably Lasagne. |
DCGAN TensorFlow |
568 |
深度卷积生成对抗网络的张量流实现 |
DeepCL |
413 |
OpenCL库用于训练深度卷积神经网络。 |