神经网络框架及相关信息收集

神经网络框架
Google TensorFlow    34,807   36,780
Facebook PyTorch    18,281   21,162   增长快
Google Keras       14,514   15,698
Chainer               5,015
Scikit-learn           3,707
Keras(CNTK)
Keras(TF)
Keras(Theano)
Facebook Caffe Caffe2   1,609   2,087
Lasagne(Theano)       1,484   1,485
Google TensorFlow.js   1,131   1,268
Amazon MxNet       1,045   1,097
MXNet (Gluon)
MXNet(Module API)
TFLearn           373   388    http://tflearn.org/examples/
百度 PaddlePaddle       118   139
ONNX
Julia - Knet
R - Keras(TF)
Scikit-learn(sklearn)
Microsoft CNTK
华为 MindSpore
Microsoft Avatar Framework
Microsoft Cognitive Toolkit
ML.NET
Spark Mllib
DeepLearning4j
TensorRT
XGBoost
Core ML
ConvNetJS
Apple Create ML
Amazon Neo
腾讯ncnn框架
阿里巴巴 MNN框架
阿里巴巴 X-DeepLearning
科大讯飞一种全新的语音识别框架深度全序列卷积神经网络DFCNN
DeepMind 开源内部深度学习框架 Sonnet

神经网络算法
SNN尖峰神经网络/脉冲神经网络（SNN-Spiking Neuron Networks)Alan Lloyd Hodgkin和Andrew Huxley在1952年提出了第一个脉冲神经网络模型
PCNN脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network）
FNN前馈神经网络 Feedforward Neural Networks 20世纪60年代
BP前馈反向传播神经网络(back propagation) 1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念
CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network）
ANN递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归的人工神经网络（Artificial Neural Network）
DNN深度神经网络（DeepNeuralNetworks）
LSTM长短期记忆网络(Long Short Term Memory network,由Schmidhuber和Hochreiterfa提出)
GAN生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks ）Ian J. Goodfellow等人于2014年10月在Generative Adversarial Networks中提出
uNET、WGAN、BEGAN、WGAN神经网络
Faster-RCNN
NasNet
全卷积网络(FCN)
图像分割网络Unet
retina-unet
RBF中文名称“径向基函数”RBF神经网络（Radial Basis Function）
ART网络
SOM网络
级联相关网络
Elman网络
Boltzmann机
ResNet残差网络(Residual Networks, ResNets)
DQN强化学习 Deep Q-Learing

梯度优化算法
AdaBound
自适应优化方法
Adam 自适应时刻估计方法(Adaptive Moment Estimation)
Adagrad自适应梯度算法
RMSProp

全梯度下降算法（FG）
随机梯度下降算法（SG）
随机平均梯度下降算法（SAG）
SGD随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)
BGD批量梯度下降(BGD)全量梯度下降法（Batch gradient descent）
MBGD小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent, MBGD)
NAG梯度下降法 NAG(Nesterov Accelerated Gradient)
Momentum动量梯度下降法
AdaDelta
Adamax
Nadam
AMSGrad
AMSBound

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1613121229156499765&wfr=spider&for=pc

ai应用
1、AI在汽车行业的应用场景举例介绍
整车的智能营销
数据驱动的产品优化
销量预测驱动的智能生产优化
零部件的预测性维修
驾驶辅助系统
2、AI在医疗行业的应用场景举例介绍
医美、齿科等机构基于购买预测的精准营销
数据驱动的辅助诊断
医疗图像分析
提高筛选生物标志物速度，进行药物有效性、安全性预测评估
3、AI在金融行业的应用场景举例介绍
预测性风控
智能交易策略
智能客服
智能投顾
4、AI在消费品与零售领域行业的应用场景介绍
精准营销与个性化推荐系统
智能店铺管理
产品销量预测与供应链优化
无人超市

人工智能发展需要突破的三大难关
机器翻译在聊天对话方面则差距甚大。
自动驾驶处理紧急异常交通情况是人工智能遇到的难点。
语音识别方面在环境干扰的情况下，人工智能识别率其实差强人意。

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