随著人工智慧控制技术的急速产业发展，机器自学在前述应用领域中获得了广为的应用领域，当中机器自学架构是构筑、体能训练和布署机器自学数学模型的关键辅助工具。责任编辑将如是说常用的机器自学架构，主要包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、MXNet、Caffe、Theano和Torch。
1、TensorFlow
TensorFlow是由Google合作开发的开放源码广度自学架构，它全力支持多种不同C语言，主要包括Python、C++、Java和Go等。TensorFlow的特征是度灵巧、可扩充和可扩充性强，适用于于多种不同类型的机器自学各项任务，主要包括人脸辨识、语义处置、音频辨识等。
2、PyTorch
PyTorch是由Facebook合作开发的广度自学架构，它具备可用性和度稳定性，全力支持静态排序图和静态排序图三种形式，能让合作开发人员更为方便快捷地展开数学模型构筑和体能训练。与TensorFlow较之，PyTorch更适用于于科学研究和概念性开发。
3、Keras
Keras是两个如前所述TensorFlow、Theano和CNTK等广度自学架构的高级数学模型API，它全力支持加速构筑和体能训练数学模型数学模型，因此度可订制。Keras的特征是初学功能强大、高效率和稳定性强，适用于于多种不同类型的机器自学各项任务。
4、Scikit-learn
Scikit-learn是两个用于数据挖掘和机器自学的Python库，它主要包括各种机器自学算法和数据预处置功能。Scikit-learn的特征是初学功能强大、功能丰富、稳定性强，因此有着广为的社区全力支持。
5、MXNet
MXNet是由Amazon合作开发的广度自学架构，它全力支持多种不同C语言，主要包括Python、Java和Scala等。MXNet的特征是度灵巧、可扩充性强、性能优秀，因此适用于于大规模机器自学各项任务。
6、Caffe
Caffe是由加州大学伯克利分校合作开发的广度自学架构，旨在全力支持卷积数学模型和广度自学数学模型的体能训练和布署。Caffe的特征是易于自学、度灵巧、性能优秀，适用于于多种不同类型的机器自学各项任务。
7、Theano
Theano是两个用于广度自学的Python库，它提供高效率的数学库和自动微分机制，能方便快捷地构筑多种不同类型的数学模型数学模型。Theano的特征是度优化、易于使用、全力支持GPU加速，因此有着广为的社区全力支持。
8、Torch
Torch是两个如前所述Lua语言的科学排序架构，主要用于机器自学和排序机视觉各项任务。Torch的特征是易于使用、高度灵巧、性能优秀，因此有着广为的社区全力支持。
除了上述常用的机器自学架构外，还有一些其他的架构也值得一提，比如CNTK、Chainer和PaddlePaddle等。这些架构都有其自身的特征和优缺点，能根据具体的各项任务需求展开选择。
总的来说，机器自学架构在构筑、体能训练和布署机器自学数学模型中起着至关关键的作用，合作开发人员能根据不同的需求和控制技术水平选择适合自己的架构。在未来，随著机器自学控制技术的急速产业发展和应用领域领域的急速拓展，机器自学架构也将急速更新和优化，为人工智慧控制技术的产业发展做出更大的贡献。
