Hebel 介绍
Hebel 是一款用 Python 编写的支持 GPU 加速的深度学习库。
Hebel 是一个通过 PyCUDA 库使用 GPU CUDA
来加速建立神经网络的深度学习库。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型，包括 momentum、nesterov
momentum、dropout 和early stopping。
目前，Hebel 实现了前向式（feed-forward）神经网络模型，其他像自编码（
Autoencoder）、卷积（Convolutional）神经网络模型和限制波尔兹曼机（Restricted Boltzman
machines）等功能计划后续加入。
Hebel 还实现了 L1 L2 权重衰减（weight decay）。
依赖
-
PyCUDA
-
numpy
-
PyYAML
-
skdata（仅用于 MNIST 示例）
Hebel 官网
https://github.com/hannes-brt/hebel
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 [email protected] 举报，一经查实，本站将立刻删除。
