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近年来，深度学习彻底改变了机器学习及其应用，在包括神经科学在内的多个领域产生了与人类专家相当的结果。每年，数百份科学出版物介绍了深度神经网络在生物医学数据分析中的应用。由于该领域的快速发展，全球研究人员要清楚地了解最新和最先进的软件库可能是一项复杂且极其耗时的任务。这项工作有助于澄清该领域的现状，概述实现和促进深度学习在神经科学中的应用的最有用的库，使科学家能够确定最适合其研究或临床项目的选项。本文总结了深度学习的主要发展及其与神经科学的相关性；然后回顾了从文献和面向神经科学研究的软件项目的特定中心收集的神经信息学工具箱和库。所选工具以表格形式呈现，详细说明了按应用领域（例如数据类型、神经科学领域、任务）、模型工程（例如编程语言、模型定制）和技术方面（例如界面、代码源）分组的关键特性。结果表明，在众多可用的软件工具中，有几个库在神经科学应用功能方面脱颖而出。这些信息的汇总和讨论可以帮助神经科学界更高效、更快速地开发他们的研究项目，既可以利用现成的工具，也可以了解哪些模块可以改进、连接或添加。
基于开源深度学习的概述
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