Чтобы определить, на чем лучше писать нейронные сети, необходимо учитывать несколько факторов. Один из наиболее важных факторов - это цель вашего исследования или проекта.
Для начинающих исследователей или студентов, которым нужно просто изучить базовые принципы работы нейронных сетей, подойдет использование высокоуровневых библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch. Эти библиотеки предоставляют готовые инструменты и функции, которые существенно упрощают создание и обучение нейронных сетей.
Однако, если вы занимаетесь исследованиями в области глубокого обучения и вам требуется большая гибкость и контроль над каждым аспектом модели, то стоит обратить внимание на использование фреймворков низкого уровня, таких как Theano или Caffe. Эти фреймворки позволяют более тонко настраивать параметры моделей и оптимизировать их производительность.
Важно также учитывать ваш уровень знаний в области программирования и глубокого обучения. Если вы начинающий и недавно только начали изучать нейронные сети, то рекомендуется начинать с использования высокоуровневых библиотек для быстрого начала работы. В противном случае, при наличии опыта и знаний, можно выбрать более сложные и мощные инструменты для более глубокого исследования и экспериментов.
Таким образом, ответ на вопрос "На чем лучше писать нейронные сети?" зависит от ваших целей, уровня знаний и опыта. Важно выбрать тот инструмент, который наилучшим образом подходит под вашу конкретную задачу и поможет достичь поставленных целей.