Uma estrutura de rede neural é uma biblioteca de software ou conjunto de ferramentas que fornece funcionalidades e abstrações para projetar, construir e treinar redes neurais. Essas estruturas oferecem APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) e ferramentas que simplificam a implementação de arquiteturas de redes neurais, lidando com tarefas como definição de camadas, conexão de neurônios, especificação de algoritmos de otimização e gerenciamento de treinamento e avaliação de modelos. Estruturas de redes neurais populares incluem TensorFlow, PyTorch, Keras e Caffe, cada uma oferecendo recursos e capacidades exclusivos adequados para várias tarefas e aplicativos de aprendizado profundo.
Uma estrutura de aprendizagem profunda (DL) abrange um conjunto mais amplo de ferramentas e bibliotecas projetadas especificamente para desenvolver e implantar modelos de aprendizagem profunda. Embora as estruturas de redes neurais se concentrem na construção e no treinamento de redes neurais, as estruturas de DL se estendem para incluir suporte a várias arquiteturas de aprendizagem profunda além das redes neurais, como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e modelos de aprendizagem por reforço profundo. Essas estruturas geralmente se integram a aceleradores de hardware especializados, como GPUs e TPUs, para melhorar o desempenho computacional para tarefas de treinamento e inferência.
Estruturas dedicadas a redes neurais convolucionais (CNNs) são ferramentas especializadas no cenário mais amplo de estruturas de aprendizagem profunda. Embora as estruturas DL forneçam suporte abrangente para várias arquiteturas de aprendizagem profunda, as estruturas adaptadas para CNNs otimizam especificamente as funcionalidades e o desempenho para tarefas que envolvem reconhecimento de imagens, detecção de objetos e outras aplicações de visão computacional. Exemplos de estruturas CNN incluem TensorFlow com sua API Keras, PyTorch, MXNet e Caffe, cada um oferecendo recursos específicos e otimizações adaptadas para tarefas relacionadas à CNN.
Uma estrutura de aprendizado de máquina (ML) abrange um conjunto de ferramentas e bibliotecas projetadas para apoiar o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. Ao contrário das estruturas de aprendizado profundo que se concentram em redes neurais e arquiteturas relacionadas, as estruturas de ML fornecem suporte mais amplo para algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte e técnicas de cluster. As estruturas de ML populares incluem scikit-learn, MATLAB, R e Weka, atendendo a uma ampla gama de tarefas de aprendizagem supervisionadas, não supervisionadas e de reforço.
Estruturas usadas para aprendizado profundo normalmente se referem a ferramentas e bibliotecas abrangentes otimizadas especificamente para construção e treinamento de redes neurais e outras arquiteturas de aprendizado profundo. Essas estruturas, como TensorFlow, PyTorch e Keras, oferecem amplo suporte para projetar modelos complexos de redes neurais, lidar com conjuntos de dados em grande escala, otimizar o desempenho do modelo com aceleradores de hardware e implantar modelos treinados em ambientes de produção. As estruturas de aprendizagem profunda aproveitam os avanços em eficiência computacional, otimização de algoritmos e interpretabilidade de modelos para permitir avanços em campos como visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizagem por reforço.
