文件名称：hebel：Python中的GPU加速的深度学习库
文件大小：132KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-19 18:13:28
Python
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）。
【文件预览】：
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)
--------schedulers.rst(1KB)
--------initialization.rst(83B)
--------data_providers.rst(1KB)
--------requirements_sphinx.txt(5B)
--------optimizers.rst(913B)
--------Makefile(5KB)
--------introduction.rst(764B)
--------parameter_updaters.rst(1KB)
--------index.rst(1KB)
----hebel_test.py(8KB)
----CHANGES.md(1KB)
----hebel()
--------models()
--------data_providers.py(12KB)
--------optimizers.py(8KB)
--------cross_validation.py(4KB)
--------pycuda_ops()
--------__init__.py(5KB)
--------layers()
--------monitors.py(9KB)
--------schedulers.py(2KB)
--------config.py(12KB)
--------utils()
--------version.py(37B)
--------parameter_updaters.py(4KB)
----examples()
--------mnist_neural_net_deep.yml(2KB)
--------mnist_neural_net_shallow.yml(1KB)
--------neural_net_regression_example.py(2KB)
--------mnist_neural_net_deep_script.py(1KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(567B)
----README.md(3KB)
----train_model.py(1KB)
----LICENSE.txt(15KB)