- 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)
计算机程序设计艺术(第3卷 英文版·第2版)
Donald E.Knuth / 人民邮电出版社 / 2010-10 / 119.00元
《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的权威之作,深入阐述了程序设计理论,对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本书是该系列的第3卷,扩展了第1卷中信息结构的内容,主要讲排序和查找。书中对排序和查找算法进行了详细的介绍,并对各种算法的效率做了大量的分析。 本书适合从事计算机科学、计算数学等各方面工作的人员阅读,也适合高等院校相关专业的师生作为教学参考书,对于想深入理解计算机算法的读......一起来看看 《计算机程序设计艺术(第3卷 英文版·第2版)》 这本书的介绍吧!
