- 授权协议: GPL
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/hannes-brt/hebel
- 软件文档: https://github.com/hannes-brt/hebel
软件介绍
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)
设计模式之禅(第2版)
秦小波 / 机械工业出版社 / 2014-2-25 / 89.00元
本书是设计模式领域公认的3本经典著作之一,“极具趣味,容易理解,但讲解又极为严谨和透彻”是本书的写作风格和方法的最大特点。第1版2010年出版,畅销至今,广受好评,是该领域的里程碑著作。深刻解读6大设计原则和28种设计模式的准确定义、应用方法和最佳实践,全方位比较各种同类模式之间的异同,详细讲解将不同的模式组合使用的方法。第2版在第1版的基础上有两方面的改进,一方面结合读者的意见和建议对原有内容中......一起来看看 《设计模式之禅(第2版)》 这本书的介绍吧!
