«Библиотеки CNN» относятся к библиотекам или платформам, которые используются для сверточных нейронных сетей (CNN), типа модели глубокого обучения, обычно используемой в задачах компьютерного зрения.

Вот несколько популярных методов или библиотек, используемых для реализации CNN:

1. TensorFlow: TensorFlow — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он предоставляет комплексную экосистему инструментов, библиотек и ресурсов для эффективного создания и развертывания моделей CNN.

2. PyTorch: PyTorch — еще одна популярная среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, широко используемая для CNN. Он предлагает динамические вычислительные графики, что делает его гибким и интуитивно понятным для исследователей и разработчиков.

3. Keras: Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, написанный на Python. Ее можно использовать как отдельную библиотеку или построить на базе TensorFlow, Theano или CNTK. Keras предоставляет удобный интерфейс для проектирования и обучения моделей CNN.

4. Caffe: Caffe — это платформа глубокого обучения, разработанная в первую очередь для скорости и эффективности. Он поддерживает архитектуру CNN и особенно подходит для задач классификации изображений и видео.

5. MXNet: MXNet — это гибкая и эффективная библиотека глубокого обучения, поддерживающая CNN. Он предлагает множество языков программирования, включая Python, R, Julia и Scala, что делает его доступным для широкого круга разработчиков.

6. Theano: Theano — это библиотека Python, которая позволяет проводить эффективные математические вычисления, включая модели глубокого обучения. Хотя она больше не разрабатывается активно, она по-прежнему служит основой для других библиотек, таких как Keras.

7. Torch: Torch — это среда научных вычислений, ориентированная на алгоритмы машинного обучения. Он обеспечивает эффективную поддержку CNN и широко используется в исследованиях.

8. CNTK: Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — это библиотека глубокого обучения, разработанная Microsoft. Он предлагает отличную производительность и масштабируемость для обучения моделей CNN.

9. DeepLearning4j: DeepLearning4j — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом для Java и Scala. Он поддерживает CNN и предоставляет обширные инструменты для построения и обучения моделей.

10. PyTorch Lightning: PyTorch Lightning — это легкая оболочка PyTorch, которая упрощает обучение и развертывание моделей CNN. Он предоставляет интерфейс более высокого уровня и автоматизирует многие задачи обучения.