Brainstorm框架與傳統深度學習框架的主要區別在于其設計目標和使用方式。
- 設計目標：
- 傳統深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）主要用于構建和訓練神經網絡模型，提供了豐富的工具和庫來處理各種深度學習任務。
- Brainstorm框架則專注于構建和仿真神經網絡模型，旨在提供一個簡單且靈活的平臺來實驗和研究神經網絡的不同結構和動態行為。
- 使用方式：
- 傳統深度學習框架通常采用靜態計算圖的方式來定義和訓練神經網絡模型，用戶需要顯式地定義整個網絡結構和訓練過程。
- Brainstorm框架采用動態計算圖的方式來構建神經網絡模型，允許用戶在運行時改變網絡結構和參數，從而更加靈活地探索不同的網絡設計和學習算法。
總的來說，Brainstorm框架更適合用于研究和實驗新穎的神經網絡結構和學習算法，而傳統深度學習框架更適合用于構建和訓練實際應用的深度學習模型。
