- 授权协议: MIT
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/Lasagne/Lasagne
- 软件文档: https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/README.rst
- 官方下载: https://github.com/Lasagne/Lasagne
软件介绍
在Theano上建立和操作神经网络的轻量级库
其主要特点是:
支持 feed-forward 网络,如 Convolutional Neural Networks(CNN),包括 Long Short-Term Memory(LSTM)在内的复发网络及其任何组合
允许多个输入和多个输出的架构,包括辅助分类器
许多优化方法包括Nesterov动量,RMSprop和ADAM
自由定义的成本函数,并且不需要推导出由于Theano的象征性差异而产生的渐变
由于Theano的表达式编译器,CPU和GPU的透明支持
其设计受六项原则管辖:
简单:易于使用,易于理解和易于扩展,便于研究使用
透明:不将Theano隐藏在抽象之后,直接处理和返回Theano表达式或Python / numpy数据类型
模块化:允许独立于Lasagne使用所有部件(图层,正则化程序,优化器,...)
实用主义:使常用的用例很容易,不要超越不常见的情况
限制:不要阻碍用户决定不使用的功能
重点:做一件事并把它做好
Effective JavaScript
David Herman / Addison-Wesley Professional / 2012-12-6 / USD 39.99
"It's uncommon to have a programming language wonk who can speak in such comfortable and friendly language as David does. His walk through the syntax and semantics of JavaScript is both charming and h......一起来看看 《Effective JavaScript》 这本书的介绍吧!
