Een neuraal netwerkframework is een softwarebibliotheek of toolset die functionaliteiten en abstracties biedt voor het ontwerpen, bouwen en trainen van neurale netwerken. Deze raamwerken bieden API’s (Application Programming Interfaces) en hulpmiddelen die de implementatie van neurale netwerkarchitecturen vereenvoudigen, taken uitvoeren zoals het definiëren van lagen, het verbinden van neuronen, het specificeren van optimalisatie-algoritmen en het beheren van modeltraining en -evaluatie. Populaire neurale netwerkframeworks zijn onder meer TensorFlow, PyTorch, Keras en Caffe, die elk unieke functies en mogelijkheden bieden die geschikt zijn voor verschillende deep learning-taken en -toepassingen.
Een deep learning (DL)-framework omvat een bredere reeks tools en bibliotheken die specifiek zijn ontworpen voor het ontwikkelen en inzetten van deep learning-modellen. Terwijl neurale netwerkframeworks zich richten op het bouwen en trainen van neurale netwerken, strekken DL-frameworks zich uit tot ondersteuning voor verschillende diepgaande leerarchitecturen die verder gaan dan neurale netwerken, zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s), terugkerende neurale netwerken (RNN’s) en modellen voor diepgaand versterkend leren. Deze raamwerken kunnen vaak worden geïntegreerd met gespecialiseerde hardwareversnellers zoals GPU’s en TPU’s om de rekenprestaties voor trainings- en gevolgtrekkingstaken te verbeteren.
Kaders gewijd aan convolutionele neurale netwerken (CNN’s) zijn gespecialiseerde hulpmiddelen binnen het bredere landschap van raamwerken voor diepgaand leren. Terwijl DL-frameworks uitgebreide ondersteuning bieden voor verschillende deep learning-architecturen, optimaliseren frameworks die op maat zijn gemaakt voor CNN’s specifiek de functionaliteiten en prestaties voor taken op het gebied van beeldherkenning, objectdetectie en andere computer vision-toepassingen. Voorbeelden van CNN-frameworks zijn TensorFlow met zijn Keras API, PyTorch, MXNet en Caffe, die elk specifieke functies en optimalisaties bieden die zijn afgestemd op CNN-gerelateerde taken.
Een machine learning (ML)-framework omvat een reeks tools en bibliotheken die zijn ontworpen om de ontwikkeling, training en implementatie van machine learning-modellen te ondersteunen. In tegenstelling tot deep learning-frameworks die zich richten op neurale netwerken en gerelateerde architecturen, bieden ML-frameworks bredere ondersteuning voor traditionele machine learning-algoritmen, zoals lineaire regressie, beslissingsbomen, ondersteunende vectormachines en clustertechnieken. Populaire ML-frameworks zijn onder meer scikit-learn, MATLAB, R en Weka, die zich richten op een breed scala aan leertaken onder toezicht, zonder toezicht en versterkende leertaken.
Kaders die worden gebruikt voor deep learning verwijzen doorgaans naar uitgebreide tools en bibliotheken die specifiek zijn geoptimaliseerd voor het bouwen en trainen van neurale netwerken en andere deep learning-architecturen. Deze raamwerken, zoals TensorFlow, PyTorch en Keras, bieden uitgebreide ondersteuning voor het ontwerpen van complexe neurale netwerkmodellen, het verwerken van grootschalige datasets, het optimaliseren van modelprestaties met hardwareversnellers en het inzetten van getrainde modellen in productieomgevingen. Frameworks voor diepgaand leren maken gebruik van verbeteringen op het gebied van computationele efficiëntie, optimalisatie van algoritmen en interpreteerbaarheid van modellen om vooruitgang mogelijk te maken op gebieden als computervisie, natuurlijke taalverwerking en versterkend leren.
