本周早些時候 Google 開源了 TensorFlow（GitHub），此舉在深度學習領域影響巨大，因為 Google 在人工智能領域的研發(fā)成績斐然，有著雄厚的人才儲備，而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研發(fā)的深度學習工具。

無疑，來自 Google 軍火庫的 TensorFlow 必然是開源深度學習軟件中的明星產品，登陸 GitHub 當天就成為最受關注的項目，當周獲得評星數就輕松超過 1 萬個。

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對于希望在應用中整合深度學習功能的開發(fā)者來說，GitHub 上其實還有很多不錯的開源項目值得關注，首先我們推薦目前規(guī)模人氣最高的 TOP3：

一、Caffe。源 自加州伯克利分校的 Caffe 被廣泛應用，包括 Pinterest 這樣的 web 大戶。與 TensorFlow 一樣，Caffe 也是由 C++ 開發(fā)，Caffe 也是 Google 今年早些時候發(fā)布的 DeepDream 項目（可以識別喵星人的人工智能神經網絡）的基礎。

二、Theano。2008 年誕生于蒙特利爾理工學院，Theano 派生出了大量深度學習 Python 軟件包，最著名的包括 Blocks 和 Keras。

三、Torch。Torch 誕生已經有十年之久，但是真正起勢得益于去年 Facebook 開源了大量 Torch 的深度學習模塊和擴展。Torch 另外一個特殊之處是采用了不怎么流行的編程語言 Lua（該語言曾被用來開發(fā)視頻游戲）。

除了以上三個比較成熟知名的項目，還有很多有特色的深度學習開源框架也值得關注：

四、Brainstorm。來自瑞士人工智能實驗室 IDSIA 的一個非常發(fā)展前景很不錯的深度學習軟件包，Brainstorm 能夠處理上百層的超級深度神經網絡——所謂的公路網絡 Highway Networks。

五、Chainer。 來自一個日本的深度學習創(chuàng)業(yè)公司 Preferred Networks，今年 6 月發(fā)布的一個 Python 框架。Chainer 的設計基于 define by run 原則，也就是說，該網絡在運行中動態(tài)定義，而不是在啟動時定義，這里有 Chainer 的詳細文檔。

六、Deeplearning4j。 顧名思義，Deeplearning4j 是”for Java”的深度學習框架，也是首個商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j 由創(chuàng)業(yè)公司 Skymind 于 2014 年 6 月發(fā)布，使用 Deeplearning4j 的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯咨詢和 IBM 等明星企業(yè)。

DeepLearning4j 是一個面向生產環(huán)境和商業(yè)應用的高成熟度深度學習開源庫，可與 Hadoop 和 Spark 集成，即插即用，方便開發(fā)者在 APP 中快速集成深度學習功能，可應用于以下深度學習領域：

• 人臉/圖像識別

• 語音搜索

• 語音轉文字（Speech to text）

• 垃圾信息過濾（異常偵測）

• 電商欺詐偵測

七、Marvin。是普林斯頓大學視覺工作組新推出的 C++ 框架。該團隊還提供了一個文件用于將 Caffe 模型轉化成語 Marvin 兼容的模式。

八、ConvNetJS。這是斯坦福大學博士生 Andrej Karpathy 開發(fā)瀏覽器插件，基于萬能的 JavaScript 可以在你的游覽器中訓練神經網絡。Karpathy 還寫了一個 ConvNetJS 的入門教程，以及一個簡潔的瀏覽器演示項目。

九、MXNet。出自 CXXNet、Minerva、Purine 等項目的開發(fā)者之手，主要用 C++ 編寫。MXNet 強調提高內存使用的效率，甚至能在智能手機上運行諸如圖像識別等任務。

十、Neon。由創(chuàng)業(yè)公司 Nervana Systems 于今年五月開源，在某些基準測試中，由 Python 和 Sass 開發(fā)的 Neon 的測試成績甚至要優(yōu)于 Caffeine、Torch 和谷歌的 TensorFlow。