假山设计制作,seo赚钱培训,移动网络服务电话,特效很好的网站由于疫情影响#xff0c;这几天在家学习编程#xff0c;整理了基于c语言的机器学习算法库。目前大部分机器学习库都是面向pyhton语言的#xff0c;尽管很python包的底层语言是c#xff0c;但c用户使用起来很麻烦#xff0c;这里整理了一些对c比较优化的机器学习算法库这几天在家学习编程整理了基于c语言的机器学习算法库。目前大部分机器学习库都是面向pyhton语言的尽管很python包的底层语言是c但c用户使用起来很麻烦这里整理了一些对c比较优化的机器学习算法库包括DlibDLLL2MLpackensmallenopennnopencv等。下面对这些库进行简单介绍(1)Dlib——C机器学习库http://dlib.net/Dlib的官网称Dlib是一个现代的C工具包实现了大量机器学习的相关算法和工具可用于在C环境下创建复杂的软件来解决现实问题。目前Dlib在工业界和学术界都得到了广泛的应用包括机器人嵌入式设备移动电话和大规模的高性能计算环境等。Dlib的帮助文档非常规范针对每个API接口的解释也相当全面而且Dlib还提供了非常详细的入门参考。更为难能可贵的是Dlib的博客更新也非常频繁官方人员经常通过博客分享基于Dlib实现的有趣的应用项目。实际上Dlib也并非随着近两年的人工智能热潮才发起的项目相对而言它的历史非常悠久早在2002年Dlib的维护团队就已经开始着手开发了。鉴于Dlib包含了为数众多的算法实现 Dlib的运行效率应该与scikit-learn接近甚至有可能超越后者。(2)高性能深度学习库(DLL)https://github.com/wichtounet/dllDLL是一个库其目的是提供一种C实现的受限玻尔兹曼机(RBM)和深度信念网络(DBN)以及它们的卷积版本。它还支持一些更标准的神经网络。它提供的功能比较单一不建议使用。(3)L2用C中从零开始实现的多维数组和深度学习库https://github.com/bkkaggle/L2L2是个深度学习库采用标准的c17编写。它包含多维数组类张量数组处理和numpy有类似的操作方式也支持大部分的矩阵操作。基于多维数组类又设计了其他深度学习常用的数据模型包括参数层损失函数、优化器、训练器等使用L2时不用关注底层的实现只需拼装这些数据模型即可。缺点是不支持gpu目标函数、优化器、判断单元等数据模型较少灵活性不强。后续版本可能会改善。(4)Mlpack,快速、灵活的C机器学习库https://www.mlpack.org/MLPACK是一个快速、灵活的机器学习库用C编写旨在提供快速、可扩展的最先进的机器学习算法的实现。MLPACK将这些算法提供为简单的命令行程序、Python绑定和C类然后可以将它们集成到更大规模的机器学习解决方案中。mlpack建立在Armadillo线性代数库、ensmallen函数优化库和Boost的部分基础上。(5)ensmallen灵活的C高效数学优化库https://www.ensmallen.org/ensmallen提供了一组简单的抽象函数用于编写要优化的目标函数。它还提供了一套大量的标准和尖端优化器可以用于几乎任何数学优化任务。其中包括全批量梯度下降技术、小批量技术、无梯度优化器和约束优化非常适合用于处理机器学习的优化问题。ensmallen提供的优化器有46种分别是 AdaBound AdaDelta Adagrad Adam AdaMax AMSBound AMSGrad Augmented Lagrangian Big Batch SGD CMAES CNE DE Eve Frank-Wolfe FTML (Follow the MovingLeader) Gradient Descent Grid Search Hogwild! (Parallel SGD) IQN Katyusha L-BFGS Lookahead LRSDP (low-rank SDPsolver) Momentum SGD Nadam NadaMax Nesterov Momentum SGD OptimisticAdam Padam PSO Primal-dual SDP Solver Quasi-Hyperbolic MomentumUpdate SGD (QHSGD) QHAdam RMSProp Simulated Annealing (SA) Simultaneous PerturbationStochastic Approximation (SPSA) Stochastic Recursive Gradient Algorithm(SARAH/SARAH) Standard SGD Stochastic Coordinate Descent (SCD) Stochastic Gradient Descent with Restarts(SGDR) Snapshot Stochastic Gradient Descent with Restarts (SnapshotSGDR) SMORMS3 Standard stochasticvariance reduced gradient (SVRG) SPALeRA Stochastic Gradient Descent(SPALeRASGD) SWATS WNGrad使用起来很简单几行代码即可比如(6)opennn强大的C神经网络库http://www.opennn.net/OpenNN是一个用于高级分析的免费神经网络库。它解决了能源、营销、健康等领域的许多实际应用。OpenNN包含复杂的算法和实用程序用于处理以下机器学习解决方案回归、分类、预测、挖掘。优点是并行能力强。(7)opencvhttps://opencv.org/openc是非常著名的计算机视觉库它提供了完备的矩阵运算、图像处理、视觉处理、机器学习等方面的算法使用起来简单快捷。penCV 的应用领域非常广泛包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。OpenCV 还提供了机器学习模块你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。新的版本中深度学习还专门作为一个模块独立出来添加了新的算法。相关的学习材料也很多。总结虽然现在很多机器学习的库都封装成了python的接口但底层大部分都是c完成的。做人工智能编程时99%的代码用python编写1%用c写但真正后台运算量方面c占据99%python代码的运算量仅占1%。用c写才有可能改进库的不足。这里没有把TensorFlowpaddlepaddle等深度学习的库考虑进来是因为它们对c实在是不友好。
