文件名称：Groundhog:玩lisaGroundHog
文件大小：2.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-25 18:50:44
Python
Lisa-groundhog的GroundHog GroundHog是Theano（ ）之上的python框架，旨在提供一种灵活而有效的方式来实现复杂的递归神经网络模型。 它支持各种循环层，例如DT-RNN，DOT-RNN，带门隐藏单元的RNN和LSTM。 此外，它使各种层的灵活组合成为可能，例如，构建神经翻译模型。 这是由Razvan Pascanu，Caglar Gulcehre和Kyunghyun Cho开发的原始GroundHog（ ）派生的版本。 该分叉将是蒙特利尔大学LISA实验室成员开发和维护的版本。 该分叉的主要贡献者和维护者目前是Dzmitry Bahdanau和Kyunghyun Cho。 大多数库文档仍在开发中，但是请查看包含Tut的文件（在教程中）以获取有关如何使用库的快速教程。 该库已获得3条款BSD许可，因此可以用于商业目的。 安装 在多用户设置（例
【文件预览】：
Groundhog-master
----experiments()
--------__init__.py(0B)
--------nmt()
----tutorials()
--------lstm.py(8KB)
--------DT_RNN_Tut_Ex_Pieces.py(1KB)
--------DT_RNN_Tut.py(14KB)
--------generate.py(6KB)
--------DT_RNN_Tut_Ex_Skeleton.py(15KB)
--------DT_RNN_Tut_Adadelta.py(14KB)
--------tutorial.pdf(245KB)
--------DT_RNN_Tut_Ex.py(16KB)
----scripts()
--------evaluate.py(2KB)
----doc()
--------scripts()
--------conf.py(6KB)
--------Intro_RNN.pdf(764KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(843B)
----README.md(1KB)
----.gitignore(448B)
----groundhog()
--------layers()
--------utils()
--------models()
--------__init__.py(1B)
--------datasets()
--------mainLoop.py(13KB)
--------trainer()