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新しいニューラルネットワークの構造が出た際の実装済みのコードという側面では、pytorchも引けを取らないと思います。
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tensorflowは人口が多い分、実装も多いですが、これは諸刃の剣であって、質の低いものも多いということです。もちろん質の高いものの絶対数も多いのですが、はじめのうちは厳選するのは厳しいかと。
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ブログや掲示板を参照されると良いでしょう。
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後はユーティリティであったり、エコシステムといわれるコミュニティの存在が重要でしょう。
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後はユーティリティであったり、エコシステムといわれるコミュニティ全体の存在が重要でしょう。
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その点、個人的にはtensorflowは恵まれていると思います。
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後は好みの問題かと。
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sklearnは総合的な機械学習ライブラリですが、残りの２つはどっちかというと深層学習に特化したライブラリです。
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これらの中で、チュートリアルをやることが目的ならどのフレームワークも大して変わりません。
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プログラミング言語と似ています。
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どの言語も書き出し・読み取り・if文・for文あたりがあるように、
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どのフレームワークもテンソルの演算ができて、学習のためのバックプロパゲーションができます。
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違いは詳細の実装ですが、使用しないで自分のニーズに合うかどうかを判断するのは困難です。
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Hadoopのサポートであったり、いろいろとボーナス機能があったりしますが、目的が明確でないと決めることは難しいです。
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その点、個人的にはtensorflowは恵まれていると思います。
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tensorboardの視覚化ツールが公式から出ていますし、
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kerasという高級なラッパーを持っていますし、
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コミュニティの大きさは他の比ではありません。
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新しいニューラルネットワークの構造が出た際の実装済みのコードという側面では、pytorchも引けを取らないと思います。
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tensorflowは人口が多い分、実装も多いですが、これは諸刃の剣であって、質の低いものも多いということです。もちろん質の高いものの絶対数も多いのですが、はじめのうちは厳選するのは厳しいかと。
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