Theano dans la recherche en apprentissage profond

Dans quelle mesure Theano est-il utilisé dans la recherche en apprentissage profond?

Theano est-il un bon début pour apprendre la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique?

Est-ce que l'apprentissage de la mise en œuvre de quelque chose comme un réseau à action directe sera vraiment utile? Les étudiants diplômés mettent-ils en œuvre des réseaux de neurones ou d'autres algorithmes au moins une fois pendant leurs études collégiales?

Contexte:

J'ai une idée raisonnable des réseaux en aval et récurrents, de la rétropropagation, du pipeline général pour un problème d'apprentissage automatique et des mathématiques nécessaires.

Theano était très populaire ces dernières années. Cependant, en voyant ce que les meilleurs laboratoires de recherche du monde utilisent actuellement au lieu de theeano (Facebook AI et Google Deepmind), je choisirais caffe ou Torch7, avec une préférence plus forte pour ce dernier.

La raison en est que vous pouvez très facilement implémenter des réseaux de neurones récurrents aux réseaux de neurones convolutifs et il existe un large éventail d'exemples sur github ( https://github.com/torch/demos ).

Les étudiants diplômés de NYU, Stanford et Oxford mettent définitivement en œuvre des modèles avancés dans leurs études; votre expérience vous aidera beaucoup, un excellent endroit pour commencer et se familiariser avec de tels modèles et les mettre en œuvre dans Torch7, sont les leçons du professeur Nando de Freitas https://www.youtube.com/user/ProfNandoDF .