Ein neuronales Netzwerk-Framework ist eine Softwarebibliothek oder ein Toolset, das Funktionalitäten und Abstraktionen zum Entwerfen, Erstellen und Trainieren neuronaler Netzwerke bereitstellt. Diese Frameworks bieten APIs (Application Programming Interfaces) und Tools, die die Implementierung neuronaler Netzwerkarchitekturen vereinfachen und Aufgaben wie das Definieren von Schichten, das Verbinden von Neuronen, das Spezifizieren von Optimierungsalgorithmen sowie das Verwalten von Modelltraining und -bewertung übernehmen. Zu den beliebten neuronalen Netzwerk-Frameworks gehören TensorFlow, PyTorch, Keras und Caffe, die jeweils einzigartige Funktionen und Fähigkeiten bieten, die für verschiedene Deep-Learning-Aufgaben und -Anwendungen geeignet sind.
Ein Deep-Learning-Framework (DL) umfasst einen breiteren Satz an Tools und Bibliotheken, die speziell für die Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen entwickelt wurden. Während sich neuronale Netzwerk-Frameworks auf den Aufbau und das Training neuronaler Netzwerke konzentrieren, umfassen DL-Frameworks auch die Unterstützung verschiedener Deep-Learning-Architekturen über neuronale Netzwerke hinaus, wie etwa Convolutional Neural Networks (CNNs), rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und Deep-Reinforcement-Learning-Modelle. Diese Frameworks lassen sich häufig mit speziellen Hardwarebeschleunigern wie GPUs und TPUs integrieren, um die Rechenleistung für Trainings- und Inferenzaufgaben zu verbessern.
Frameworks für Convolutional Neural Networks (CNNs) sind spezialisierte Werkzeuge innerhalb der breiteren Landschaft der Deep-Learning-Frameworks. Während DL-Frameworks umfassende Unterstützung für verschiedene Deep-Learning-Architekturen bieten, optimieren auf CNNs zugeschnittene Frameworks speziell Funktionalitäten und Leistung für Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und andere Computer-Vision-Anwendungen. Beispiele für CNN-Frameworks sind TensorFlow mit seiner Keras-API, PyTorch, MXNet und Caffe, die jeweils spezifische Funktionen und Optimierungen bieten, die auf CNN-bezogene Aufgaben zugeschnitten sind.
Ein Framework für maschinelles Lernen (ML) umfasst eine Reihe von Tools und Bibliotheken, die die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen unterstützen sollen. Im Gegensatz zu Deep-Learning-Frameworks, die sich auf neuronale Netze und verwandte Architekturen konzentrieren, bieten ML-Frameworks eine breitere Unterstützung für traditionelle Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und Clustering-Techniken. Zu den beliebten ML-Frameworks gehören scikit-learn, MATLAB, R und Weka, die ein breites Spektrum an überwachten, unbeaufsichtigten und verstärkenden Lernaufgaben abdecken.
Für Deep Learning verwendete Frameworks beziehen sich typischerweise auf umfassende Tools und Bibliotheken, die speziell für den Aufbau und das Training neuronaler Netze und anderer Deep-Learning-Architekturen optimiert sind. Diese Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras bieten umfassende Unterstützung für den Entwurf komplexer neuronaler Netzwerkmodelle, die Verarbeitung großer Datensätze, die Optimierung der Modellleistung mit Hardwarebeschleunigern und die Bereitstellung trainierter Modelle in Produktionsumgebungen. Deep-Learning-Frameworks nutzen Fortschritte in der Recheneffizienz, Algorithmusoptimierung und Modellinterpretierbarkeit, um Fortschritte in Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Reinforcement Learning zu ermöglichen.