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Torch7是一个为机器学习算法提供广泛支持的科学计算框架,其中的神经网络工具包(Package)实现了均方标准差代价函数、非线性激活函数和梯度下降训练神经网络的算法等基础模块,可以方便地配置出目标多层神经网络。Torch长期以来都是很多机器学习和人工智能项目的核心,不仅是学术界,就连谷歌、Twitter和英特尔等企业也都使用这一架构。Facebook开发了一些能够在Torch7上更快速地训练神经网络的模块,推出了一些优化工具,加快了基于Torch的深度学习项目的运行速度,比如,其中一个工具允许开发者使用多个GPU进行参数的并行训练,还有工具可以使卷积神经网络的训练速度提升数十倍以上,而卷积神经网络是很多深度学习系统的核心。另外,Facebook还推出了多款工具,为Torch自带的功能赋予更快的速度,这些工具的速度常常比Torch默认工具快3至10倍。 (内容来自:[http://www.infoq.com/cn/news/2015/07/facebook-accelerate-deep-learnin Facebook加速深度学习研发]) ==简介== Torch7 is based on the [[Lua]] language ==Caffe== 计算机视觉的开源深度学习:Torch vs [[Caffe]] [[image:torch-vs-caffe.jpg]] ==App== *[https://github.com/clementfarabet/torch-ios Torch7 for iOS] *[https://github.com/soumith/torch-android Torch7 for Android] ==项目== *[https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet Torch生态系统] *[[PyTorch]] *[https://github.com/torch/trepl trepl] *[https://github.com/clementfarabet/gfx.js gfx.js] ==用户== *Torch被Facebook人工智能研究实验室和位于伦敦的谷歌DeepMind大量使用。 *[https://github.com/deepmind deepmind @ github] *[https://github.com/facebook?utf8=%E2%9C%93&query=torch facebook torch 项目] *[https://github.com/facebook/iTorch iTorch] *[https://deepmind.github.io/torch-randomkit/ Randomkit RNG for Torch] *[https://deepmind.github.io/torch-cephes/ Cephes Mathematical Library wrapped for Torch] ==链接== *[http://www.torch.ch/ Torch官网] *[https://github.com/torch/torch7 Torch @ GitHub] *[http://deeplearning4j.org/compare-dl4j-torch7-pylearn.html DL4J vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow] [[category:machine learning]] [[category:deep learning]] [[category:data science]] [[category:computer vision]] [[category:lua]]
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