hebel:Python中的GPU加速的深度学习库 源码
赫贝尔 Python中的GPU加速的深度学习库 Hebel是一个用于Python深度神经网络学习的库,它通过PyCUDA通过CUDA与GPU一起使用GPU加速。 它实现了最重要的神经网络模型类型,并提供了各种不同的激活函数和训练方法,例如动量,涅斯特罗夫动量,辍学和提前停止。 我不再积极发展Hebel。 如果您正在寻找Python的深度学习框架,我现在推荐 。 楷模 目前,Hebel实现了前馈神经网络,可以对一项或多项任务进行分类和回归。 其他模型,例如Autoencoder,卷积神经网络和Restricted Boltzman机器,也计划在将来使用。 Hebel实施辍学以及L1和L2权重衰减以进行正则化。 优化 Hebel执行具有规则动量和Nesterov动量的随机梯度下降(SGD)。 兼容性 目前,Hebel将在Linux和Windows以及可能在Mac OS X上运行(未测试)。
文件列表
hebel-master.zip
(预估有个74文件)
hebel-master
MANIFEST.in
80B
docs
monitors.rst
1KB
conf.py
9KB
models.rst
1KB
getting_started.rst
11KB
layers.rst
1KB
make.bat
5KB
installation.rst
764B
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