人工智能神经网络使用软件是指用于构建、训练和部署人工智能神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的软件工具。这些软件工具可以帮助用户快速创建复杂的神经网络模型，并提供各种功能来优化训练过程和提高模型性能。以下是一些常用的人工智能神经网络使用软件：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。TensorFlow提供了丰富的API和工具，可以方便地与其他Python库集成，如NumPy、Pandas等。
2. Keras：基于Python的高级神经网络API，由Google开发。Keras提供了一种更直观的方式来构建和训练神经网络，类似于MATLAB的M文件。Keras支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Keras还提供了丰富的API和工具，可以方便地与其他Python库集成。
3. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。PyTorch提供了一种更灵活的方式来构建和训练神经网络，类似于MATLAB的M文件。PyTorch还提供了丰富的API和工具，可以方便地与其他Python库集成。
4. Scikit-learn：一个用于数据分析和机器学习的Python库，提供了许多预定义的分类器和回归器。虽然Scikit-learn本身不直接支持神经网络，但它可以与TensorFlow、Keras或PyTorch等框架结合使用，以实现神经网络的训练和部署。
5. MXNet：一个高性能的机器学习框架，由阿里巴巴开发。MXNet支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。MXNet提供了一种更高效的方式来构建和训练神经网络，特别是在处理大规模数据时。
6. Chainer：一个专注于深度学习的Python库，由清华大学开发。Chainer提供了一种更简洁的方式来构建和训练神经网络，类似于MATLAB的M文件。Chainer支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
7. Caffe：一个专门为移动设备设计的深度学习框架，由伯克利大学开发。Caffe支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Caffe提供了一种更简单的方式来构建和训练神经网络，特别是在嵌入式设备上。
总之，这些人工智能神经网络使用软件为开发者提供了一个强大的工具集，可以帮助他们快速构建、训练和部署复杂的神经网络模型。选择合适的软件取决于项目需求、团队技能和资源等因素。
