TensorFlow

TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow

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PaddlePaddle 

百度研发的深度学习平台,具有易用,高效,灵活和可伸缩等特点,为百度内部多项产品提供深度学习算法支持

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Apache SINGA 

Apache SINGA — SINGA 是基于大型数据集训练,大型深度学习模块的常规分布式学习平台。SINGA 支持各种流行的深度学习模块

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Scikit Flow

TensorFlow 的简化接口,模仿 Scikit 学习,用户可在预测分析和数据挖掘中使用

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VELES

分布式深度学习应用系统,用户只需要提供参数,剩下的都可以交给 VELES。VELES 是三星开发的另一个 TensorFlow

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SpeeDO

为通用硬件设计的并行深度学习系统。SpeeDO 不需要特殊的 I/O 硬件,支持 CPU/GPU 集群,可以很方便地在各种云端环境上部署,如 AWS、Google GCE、Microsoft Azure 等等

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Torchnet 

Facebook 为加快 A.I 研究而开源的深度学习框架

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LightGBM 

微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架,支持高效率的并行训练。旨在解决 GBDT 在海量数据遇到的问题,让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践

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Guagua

Hadoop 迭代式计算框架 Guagua 是 PayPal 的一个开源机器学习框架 Shifu 的子项目,主要解决模型训练的分布式问题

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Chainer

Chainer 在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁,深度学习的灵活框架

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Shifu 

基于 Hadoop 的快速和可伸缩的机器学习框架

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KeystoneML 

用 Scala 编写的框架,旨在简化构造大规模、端到端的机器学习管道,基于 Apache Spark 构建

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LightNet 

轻量级,多功能,完全基于 Matlab 的深度学习框架。目的是为深度学习研究提供一个易于理解、易于使用和高效的计算平台

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DeepLearningKit 

针对 iOS、OS X 和 tvOS 的开源深度学习框架

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GoLearn 

GoLearn 是一款 Go 语言实现的机器学习框架

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YCML 

使用 Objective-C 编写的机器学习框架,也支持 Swift

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DMTK

微软开源的分布式机器学习工具包,包括 DMTK 分布式机器学习框架、用于训练主题模型的 LightLDA以及分布式词向量

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CNTK

微软开源的用于语音识别的深度学习工具包,借助 GPU 的能力,该工具包的效率相当高

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DSSTNE

亚马逊开源的深度学习工具,能同时支持两个图形处理器(GPU)参与运算,主要用作智能搜索和推荐

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Scikit-learn

Python 的机器学习项目,简洁、高效的算法库,提供一系列的监督学习和无监督学习的算法,用于数据挖掘和数据分析。SciKit-learn 几乎覆盖了机器学习的所有主流算法

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Deeplearning4j

为 Java 和 Scala 编写的首个商业级开源分布式深度学习库,为商业环境所设计,以即插即用为目标,通过更多预设的使用,避免太多配置,让非研究人员也能够进行快速的原型制作

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CaffeOnSpark 

雅虎开源的基于Hadoop/Spark 的分布式深度学习包

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BigDL

英特尔开源的基于 Apache Spark 的分布式深度学习库,支持高性能大数据分析

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Swift AI 

高性能的人工智能和机器学习库,完全用 Swift 编写,目前支持  iOS 和 OS X,包括一组人工智能和机器学习的通用工具

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Gorgonia

Go 机器学习库,用于撰写和评估多维数组的数学公式。与 Theano 和 TensorFlow 理念相似,支持 GPU/CUDA,支持分布式计算

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Shark C++ 

快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库,提供了各种机器学习相关技术,比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等

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MLPACK 

C++ 的机器学习库,亮点在于其扩展性、高速性和易用性。旨在让新用户通过简单、一致的 API 使用机器学习,同时为专业用户提供 C++ 的高性能和最大灵活性

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smile 

包含各种现有的机器学习算法的 Java 库。例如邻接表和矩阵图算法、基于 Swing 的可视化库等

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PredictionIO

开源的机器学习服务器,开发工程师和数据分析师可以使用它构建智能应用程序,还可以做一些预测功能,比如个性化推荐、发现内容等

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Aerosolve 

支撑 Airbnb 定价建议系统的机器学习引擎

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Vowpal Wabbit 

机器学习系统,它利用诸如在线,散列,减少,缩减,学习,搜索,主动和交互式学习等技术推动机器学习技术的前沿发展

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Apache SystemML 

Apache SystemML — SystemML 是灵活的、可伸缩机器学习 (ML) 语言,使用 Java 编写。它提供自动优化功能,通过数据和集群特性保证高效和可伸缩。SystemML 可在 MapReduce 或者 Spark 环境中运行

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