Chainer

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく機械学習・深層学習に関する様々な機能を提供する。柔軟な記法により、単純なネットワークから多層ネットワークまで様々なタイプのニューラルネットを直感的にわかりやすく実装することができる。CUDAをサポートしており、GPGPU並列計算に対応している。

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Caffe

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく深層学習に関する様々な機能を提供する。特に画像認識の処理を得意としており、サンプルコードが充実しているほか、学習済みモデルがCaffe Model Zooで公開されている。C++による実装のため高速で動作する。

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scikit-learn

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

データマイニング・データ解析のためのオープンソース計算ライブラリ。教師あり学習(データの分類・回帰)や教師なし学習(クラスタリング)、データの前処理など、機械学習の手法を手軽に扱うことができる。NumPy, SciPyなどのPythonの数値計算ライブラリを利用しており、並列計算にも対応している。

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EVO

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

進化的アルゴリズムに基づく構造予測を行うアプリケーション。ユニットセル内の原子数・種類をインプットとし、安定な構造・組成を第一原理計算・分子動力学の計算と進化的アルゴリズムによって予測する。Pythonで書かれており、Quantum ESPRESSOかGULPを外部ルーチンとして使用する。

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Theano

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。機械学習に関する様々な機能を実装している。ユーザは数式そのものを直接記述でき、行列演算や自動偏微分などの便利な機能を有する。実行時にCコードを生成してコンパイルすることができ、GPGPU並列計算にも対応してため、高速な計算が可能。チュートリアルも充実している。

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GASP

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

遺伝的アルゴリズムに基づく構造予測を行うアプリケーション。結晶、分子、原子クラスターなどの安定な構造・組成を、第一原理計算や分子動力学を用いて予測する。VASP、LAMMPS、MOPAC、GULP、JDFTxなどの様々なコードとのインターフェイスを持ち、並列化されたアーキテクチャにおいても効率的に動作する。

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Torch

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。ニューラルネットワークによる深層学習について、様々な機能を実装している。柔軟な記述により複雑なニューラルネットワークを実装することができ、最新の手法が多数実装されている。世界的に多くの企業で利用されている。スクリプト言語luaによって書かれている。

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XtalOpt

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

化学組成の情報から安定・準安定構造を予測するオープンソースアプリケーション。多数の第一原理計算アプリケーション(VASP、GULP、Quantum Espresso、CASTEP)のエネルギー計算を利用し、進化的アルゴリズムを用いて構造予測を行う。

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PyTorch

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリTorchをPythonから使うためのインターフェース。手軽にニューラルネットワークによる深層学習を構築することができ、最新の手法を利用することができる。CUDAによるGPGPU並列計算に対応しており、高速処理が可能。C++から呼ぶためのインターフェースも用意されている。

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CrySPY

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

第一原理計算や古典MDプログラムを利用した、結晶構造探索ツール。結晶の組成を与えるだけで、結晶構造の生成から探索までを自動で行う。ver0.6.1では探索アルゴリズムとして、ランダムサーチ、ベイズ最適化およびLAQAが使用可能となっている。VASPやQuantum ESPRESSO、LAMMPSとのインターフェースを備えている。

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