Theano in der Deep-Learning-Forschung

Wie weit verbreitet ist Theano in der Deep-Learning-Forschung?

Ist Theano ein guter Anfang, um die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen zu lernen?

Wird es wirklich helfen, die Implementierung eines Feed-Forward-Netzwerks zu lernen? Implementieren Doktoranden während ihrer College-Tage mindestens einmal neuronale Netze oder andere Algorithmen?

Hintergrund:

Ich habe eine vernünftige Vorstellung von Feed-Forward- und wiederkehrenden Netzwerken, Backpropagation, der allgemeinen Pipeline für ein Problem des maschinellen Lernens und der erforderlichen Mathematik.

Theano war in den letzten Jahren sehr beliebt. Wenn ich jedoch sehe, was die besten Forschungslabors der Welt derzeit anstelle von theano (Facebook AI und Google Deepmind) verwenden, würde ich mich entweder für caffe oder Torch7 entscheiden, wobei letzteres stärker bevorzugt wird.

Der Grund dafür ist, dass Sie sehr einfach von wiederkehrenden neuronalen Netzen zu Faltungs-Neuronalen Netzen implementieren können und es auf github eine Vielzahl von Beispielen gibt ( https://github.com/torch/demos ).

Doktoranden in NYU, Stanford, Oxford implementieren definitiv fortgeschrittene Modelle in ihr Studium; Ihr Hintergrund wird Ihnen sehr helfen. Ein guter Ort, um mit solchen Modellen zu beginnen, sie kennenzulernen und sie in Torch7 zu implementieren, sind die Lektionen von Prof. Nando de Freitas https://www.youtube.com/user/ProfNandoDF .