本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目（按 stars 排名）。最后更新：2016.08.09
1.TensorFlow
使用數(shù)據(jù)流圖計(jì)算可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題
TensorFlow 是谷歌的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，按照谷歌所說(shuō)，在某些基準(zhǔn)測(cè)試中，TensorFlow 的表現(xiàn)比第一代的 DistBelief 快了2倍。
TensorFlow 內(nèi)建深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)展支持，任何能夠用計(jì)算流圖形來(lái)表達(dá)的計(jì)算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都能夠受益于 TensorFlow 的自動(dòng)分 化（auto-differentiation）。通過(guò)靈活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表達(dá)想法也會(huì)很容易。
2.Caffe
Stars：11799
Caffe是一個(gè)高效的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架。由表達(dá)式，速度和模塊化組成。
3.Neural style
Stars：10148
Torch實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
Neural style 是讓機(jī)器模仿已有畫(huà)作的繪畫(huà)風(fēng)格來(lái)把一張圖片重新繪制的算法。
4.deepdream
Stars：9042
Deep Dream，一款圖像識(shí)別工具
5.Keras
Stars：7502
一款Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。運(yùn)行在Theano和TensorFlow之上。
Keras是一個(gè)極簡(jiǎn)的、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，采用Python（Python 2.7-3.5.）開(kāi)發(fā)，能夠運(yùn)行在TensorFlow和Theano任一平臺(tái)，好項(xiàng)目旨在完成深度學(xué)習(xí)的快速開(kāi)發(fā)。
6.RocAlphaGo
Stars：7170
學(xué)生主導(dǎo)的一個(gè)獨(dú)立項(xiàng)目，從新實(shí)現(xiàn)了 DeepMind在2016 Nature發(fā)表的內(nèi)容， 《用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹(shù)搜索學(xué)習(xí)圍棋》 (Nature 529, 484-489, 28 Jan 2016).
7.TensorFlow Models
Stars：6671
基于TensorFlow開(kāi)發(fā)的模型
8.Neural Doodle
Stars：6275
運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將涂鴉變?yōu)閮?yōu)雅的藝術(shù)品，從照片生成無(wú)縫紋理，轉(zhuǎn)變圖片風(fēng)格，進(jìn)行基于實(shí)例的提升，等等…還有更多?。ㄕZ(yǔ)義風(fēng)格傳遞的實(shí)現(xiàn)）
9.CNTK
Stars：5957
深度學(xué)習(xí)工具包 。來(lái)自微軟公司的CNTK工具包的效率，“比我們所見(jiàn)過(guò)的都要瘋狂”。 這部分歸功于CNTK可借助圖形處理單元（GPU）的能力，微軟自稱是唯一公開(kāi)“可擴(kuò)展GPU”功能的公司。（從單機(jī)上的1個(gè)、延伸至超算上的多個(gè)） 在與該公司的網(wǎng)絡(luò)化GPU系統(tǒng)（稱之為Azure GPU Lab）匹配之后，它將能夠訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別語(yǔ)音，讓Cortana虛擬助理的速度達(dá)到以前的十倍。
10.TensorFlow Examples
Stars：5872
適合初學(xué)者的 TensorFlow 教程和代碼示例，做了相關(guān)筆記和代碼解釋。
11.ConvNet JS
Stars：5231
ConvNetJS 是用 JavaScript 實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)還有基于瀏覽器的 demo。
12.Torch
Stars：5133
Torch7，深度學(xué)習(xí)庫(kù)。
Torch7 是一個(gè)科學(xué)計(jì)算框架，支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法。易用而且提供高效的算法實(shí)現(xiàn)，得益于 LuaJIT 和一個(gè)底層的 C 實(shí)現(xiàn)。
13.OpenFace
Stars：4855
基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的面部識(shí)別。
14.MXNet
Stars：4685
輕巧、便攜、靈活的分布式/移動(dòng)深度學(xué)習(xí)框架，支持Python, R, Julia, Scala, Go, Javascript等等語(yǔ)言。
MXNet是一款設(shè)計(jì)為效率和靈活性的深度學(xué)習(xí)框架。它允許你混合符號(hào)編程和命令式編程，從而最大限度提高效率和生產(chǎn)力。在其核心是一個(gè)動(dòng)態(tài)的依賴調(diào)度，它能夠自動(dòng)并行符號(hào)和命令的操作。一個(gè)圖形優(yōu)化層，使得符號(hào)執(zhí)行速度快，內(nèi)存使用高效。這個(gè)庫(kù)便攜，輕量，而且能夠擴(kuò)展到多個(gè)GPU和多臺(tái)機(jī)器。
15.Theano
Stars：4286
Theano 是一個(gè) Python 庫(kù)，用來(lái)定義、優(yōu)化和模擬數(shù)學(xué)表達(dá)式計(jì)算，用于高效的解決多維數(shù)組的計(jì)算問(wèn)題。
16.Leaf
Stars：4281
黑客的開(kāi)源機(jī)器智能框架。