本文總結了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、Haskell、.NET、R等語言的深度學習庫，趕緊收藏吧！

Python

1.?Theano是一個Python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。

1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網絡庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化后的Theano運算。

2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基于Theano之上。

3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網絡的輕量級封裝庫，基于Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。

4.Blocks也是一個基于Theano的幫助搭建神經網絡的框架。

2.?Caffe是深度學習的框架，它注重于代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley?Vision?and?Learning?Center,?BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基于Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，并提供了Python調用接口。

3.?nolearn囊括了大量的現有神經網絡函數庫的封裝和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。

4.?Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，采用高效的算法來處理大規模文本數據。

5.?Chainer在深度學習的理論算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。

6.?deepnet是基于GPU的深度學習算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網絡（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網絡（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網絡（CNN）等算法。

7.?Hebel也是深度學習和神經網絡的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網絡模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov?momentum、dropout、和early?stopping等方法。

8.?CXXNET是一個基于MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網絡工具箱，提供友好的Python/Matlab接口來進行訓練和預測。

9.?DeepPy是基于NumPy的深度學習框架。

10.?DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。

11.?Neon是Nervana?System?的深度學習框架，使用Python開發。?

相關鏈接：從Theano到Lasagne：基于Python的深度學習的框架和庫

Matlab

1.?ConvNet?卷積神經網絡是一類深度學習分類算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特征，通過調節權重值來實現。

2.?DeepLearnToolBox是用于深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網絡（DBN）、棧式自編碼器（stacked?AE）、卷積神經網絡（CNN）等算法。

3.?cuda-convet是一套卷積神經網絡（CNN）代碼，也適用于前饋神經網絡，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網絡建模。只要是有向無環圖的網絡結構都可以。訓練過程采用反向傳播算法（BP算法）。

4.?MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網絡（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習算法。

CPP

1.?eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann?LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基于能量的模型實現卷積神經網絡，并提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。

2.?SINGA是Apache軟件基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練算法。

3.?NVIDIA?DIGITS是用于開發、訓練和可視化深度神經網絡的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網絡行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網絡。

4.?Intel??Deep?Learning?Framework提供了Intel?平臺加速深度卷積神經網絡的一個統一平臺。

Java

1.?N-Dimensional?Arrays?for?Java?(ND4J)?是JVM平臺的科學計算函數庫。它主要用于產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。

2.?Deeplearning4j?是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。

3.?Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網絡、遺傳編程、貝葉斯網絡、隱馬可夫模型等，也支持遺傳算法。

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