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人工智能编程之家(jb51.cc)编程百科栏目主要推荐程序员常用编程技术介绍，以下是人工智能相关编程语言，主要信息提供给程序员快速了解所需要学习的编程技术语言。

Paradox 是一个用 Python 3 和 numpy 实现一个简单的深度学习框架，了解流行框架的原理。

ELF 一个大范围、轻量级且易于使用的游戏研究平台。 ELF 可以让研究者们在不同的游戏环境中测试他们的算法，其中包括桌游、Atari 游戏，以及定制的即时战略游戏（RTS）。它们可以运行在带有 GPU

seq2seq 设计目标/特性

seq2seq 是 Google 开源的一款用于 TensorFlow 的通用编码器&解码器框架（encoder-decoder framework），可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等。

FaceRank 模型效果

FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank

Facebook 发布了一个包含 65646 个星际争霸 replay 的数据集，其中有 15.35 亿帧和 4.96 亿玩家动作。

PHP-ML 示例特点

PHP-ml 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

DrQA 是 Facebook 开源的开放域（Open-Domain）问答系统，通过阅读理解维基百科，来回答用户的各种问题。

Certigrad <strong>背景：随机计算图</strong><strong>正确性</strong><strong>表现</strong><strong>优势</strong><strong>搭建 Certigrad</strong>

Certigrad 是一个概念证明，它是一种开发机器学习系统的新方法，其中包含以下组件：

Fairseq 使用一种全新的卷积神经网络（CNN）进行语言翻译，结果以 9 倍于以往循环神经网络（CNN）的速度实现了目前最高准确率。它在单个机器上实现多

PySC2 是 DeepMind 开源的 “星际争霸II学习环境”（SC2LE）的 Python 组件，允许研究者较容易地使用暴雪的 feature-

PyBrain的概念是将一系列的数据处理的算法封装到被称之为Module的模块中。一个最小的Module通常包含基于机器学习算法的可调整的参数集合。Modules包含一个输入和输出的buffer，外加误差buffer用于存在误差反向传播

ELL，即 Embedded Learning Library，嵌入式学习库，是微软研究院发布的全新的项目——将人工智能嵌入一个如同面包屑大小的处理器中。

EasyML（ Easy Machine Learning ）是一个简单机器学习系统。在该系统中，一个学习任务被构造为一个有向非循环图（DAG／directed acyclic

NNabla，是索尼开源的简洁高效的神经网络库，其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API

Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye

CycleGAN 是一个图像处理工具，可将绘画作品生成照片。可以把它理解为是一个 “反滤镜”，该工具来自来自加州大学伯克利分校。

ND4J 功能具体功能

ND4J 是用于 JVM 的 Apache 2.0 许可的科学计算库。功能通用n维数组对象多平台功能，包括GPU

DataVec 是基于 Apache 2.0 许可的 ETL 机器学习（Extract，Transform，Load）操作库。 DataVec

XLearning 架构设计功能特性

XLearning **** 是奇虎 360 开源的一款支持多种机器学习、深度学习框架调度系统。基于 Hadoop Yarn 完成了对

Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-

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