一些好用的 Deep learning toolboxs
DeepLearningToolbox
MATLAB实现，可以使用CPU或GPU，GPU运算用gpumat实现，修改内核代码非常方便
支持基本的 deep structures
/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
Cuda-convnet
Hinton’s Group 发布的 toolbox，也是其NIPS2012工作的开发工具。
用C++/CUDA实现的，非常高效。外壳是Python语言，通过简单的修改配置文件来制定网络结构，非常易于使用。Linux/Windows下均可成功编译运行。
支持CNN的local结构，dropout。
/bitxiong/cuda-convnet
Caffe
Berkeley 视觉和学习组开发的 deeplearning 框架
同样用C++/CUDA实现的，支持Python 和 Matlab 的外壳。Linux/Windows下均可成功编译运行
不支持locally-connected covonlution layer
/BVLC/caffe
Convnet
Hinton’s Group最新发布Deeplearning toolbox，内核和 cuda-convnet 类似，最大的亮点是支持多GPU结构
/TorontoDeepLearning/convnet