Marcos

Caffe es un marco de aprendizaje profundo desarrollado para clasificación de imágenes y otras tareas utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).

Chainer es un marco de aprendizaje profundo flexible e intuitivo que permite gráficos de cálculo dinámicos.

DReCon significa Representación y Contextualización de Datos, un marco para mejorar la interoperabilidad de datos.

MXNet es un marco de aprendizaje profundo de código abierto conocido por su escalabilidad y eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales.