Neural
Neural es un lenguaje específico de dominio (DSL) diseñado para definir, depurar y desplegar redes neuronales. Con una sintaxis declarativa, soporte multiplataforma y trazado de ejecución incorporado, Neural simplifica el desarrollo de aprendizaje profundo.
Listado en categorías:
Herramientas de desarrolloInteligencia artificialCódigo abierto

Descripción
Neural es un lenguaje específico de dominio (DSL) diseñado para definir, entrenar, depurar y desplegar redes neuronales. Presenta una sintaxis declarativa, soporte entre diferentes frameworks y trazado de ejecución incorporado a través de NeuralDbg, simplificando el desarrollo de aprendizaje profundo y abordando desafíos comunes como la complejidad de depuración y desajustes de forma.
Cómo usar Neural?
Para usar Neural, clona el repositorio, crea un entorno virtual, instala las dependencias, define tu modelo utilizando la sintaxis DSL y ejecuta o compila el modelo utilizando los comandos proporcionados. También puedes visualizar la arquitectura y depurar utilizando la interfaz de NeuralDbg.
Características principales de Neural:
1️⃣
Sintaxis similar a YAML para una definición de modelo intuitiva
2️⃣
Propagación de forma para detectar desajustes de dimensión antes de la ejecución
3️⃣
Optimización de hiperparámetros (HPO) entre múltiples frameworks
4️⃣
Depuración visual con diagramas de arquitectura 3D interactivos
5️⃣
Monitoreo de ejecución en tiempo real con NeuralDbg
Por qué podría ser usado Neural?
# | Caso de Uso | Estado | |
---|---|---|---|
# 1 | Construcción y entrenamiento de redes neuronales para clasificación de imágenes | ✅ | |
# 2 | Depuración de modelos de aprendizaje profundo para identificar problemas como el desvanecimiento de gradientes | ✅ | |
# 3 | Optimización de hiperparámetros en diferentes frameworks como TensorFlow y PyTorch | ✅ |
Desarrollado por Neural?
Lemniscate es el creador de Neural, enfocado en simplificar el desarrollo de aprendizaje profundo a través de herramientas y frameworks innovadores. Su objetivo es reducir las barreras para los desarrolladores y mejorar los flujos de trabajo en la comunidad de aprendizaje automático.