TensorFlow：

• Google於2015年開源了TensorFlow，這是一個開源的機器學習框架，最初用於內部研究和開發。它的目標是提供一個強大而靈活的平台，用於實現各種深度學習模型。
• 是一個符號計算框架，它使用數學運算圖（computational graph）來定義和訓練機器學習模型。它提供了高度的靈活性，支持多種語言，包括Python和C++，並廣泛應用於深度學習研究和實際應用中。

Torch：

• Torch是一個開源深度學習框架，最初由Ronan Collobert和Léon Bottou於2002年開發。它的目標是簡化機器學習模型的開發和訓練。
• Torch是一個動態計算框架，它使用Lua語言作為主要的API。它具有強大的矩陣操作功能，並提供了一個直觀的方式來定義和訓練深度學習模型。Torch的簡單性和靈活性使其成為研究人員和開發人員的首選工具。

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）：

• 由Jia Yangqing於2013年在加州大學伯克利分校開發的。它最初是一個用於圖像分類和卷積神經網路的深度學習框架。
• Caffe是一個靜態計算框架，它以配置文件的方式定義網絡架構。它在圖像處理領域廣泛應用，並以高效的卷積運算而聞名。Caffe的主要強項是其速度和簡單性，特別適用於需要實時性能的應用。

Theano：

• 由蒙特利爾大學的Yoshua Bengio和Ian Goodfellow等人開發的，於2007年首次推出。它最初是一個用於數值計算的Python庫，後來發展成了一個深度學習框架。
• 是一個優化的符號計算框架，它允許用戶定義數學表達式，然後自動優化和編譯成高效的CPU或GPU代碼。它在深度學習界中很有影響力，但於2017年停止了官方開發，因為深度學習社區轉向更現代的框架。

Keras：

• François Chollet於2015年開發的，最初是一個獨立的深度學習API，但後來被整合到TensorFlow中。Keras的設計目標是提供簡單而高度模塊化的API，以便用戶可以快速構建和訓練深度學習模型。
• Keras提供了一個簡單而直觀的界面，可用於定義和訓練深度學習模型，而不需要處理低級細節。它現在作為TensorFlow的一部分，但也可以與其他深度學習框架結合使用。

DeepLearning4J（DL4J）：

• Skymind於2014年開發的，它是一個開源的深度學習框架，專為Java和Scala開發的應用程序設計而設。
• DL4J是一個用於深度學習的庫，具有兼容性和可擴展性，可以在Java虛擬機上運行。它支持多種類型的神經網路，包括卷積神經網路和循環神經網路，並廣泛應用於Java生態系統中的機器學習應用。