¿Qué bibliotecas de redes neuronales utilizaste?

En proyectos con redes neuronales, a menudo se utilizan las siguientes bibliotecas:

• TensorFlow — un marco potente de Google para construir y entrenar redes neuronales, que soporta tanto CPU como GPU.
• PyTorch — una herramienta flexible y popular con un gráfico computacional dinámico, útil para investigaciones y prototipado.
• Keras — una API de alto nivel para TensorFlow que simplifica la creación de modelos.
• scikit-learn — para el preprocesamiento de datos y modelos clásicos de aprendizaje automático.

Por ejemplo, con PyTorch, se puede definir rápidamente una red neuronal simple:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

La elección de la biblioteca depende de la tarea y las preferencias del equipo.