深度学习( Deep Learning )软件资源列表

列表源自http://deeplearning.net/software_links/,本文进行分类整理。

星号代表对软件库的推荐度,考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面,Just personal opinion。

根据编程语言,对深度学习的软件资源分类:

PYTHON:

★★★★★ 五星

  • Theano – CPU/GPU 符号表示编译器in python (from LISA lab at University of Montreal)

相关资源:

  • Deep Learning Tutorials – 使用Theano实现深度学习的示例 (from LISA lab at University of Montreal)
  • Pylearn2 - Pylearn2是一个机器学习库,功能建立在Theano之上.
  • Gnumpy 是一个Python模块,提供与numpy相似的接口,使用GPU进行计算,运行于cudamat之上.
  • cudamat 是一个基于GPU的矩阵库,包括训练Neural Networks and Restricted Boltzmann Machines的示例代码。
  • 3-way factored RBM andmcRBM 是Python代码,调用CUDAMat用于为自然图像训练模型(from Marc’Aurelio Ranzato).
  • mPoT 是Python代码,调用CUDAMat和gnumpy用于为自然图像训练模型 (from Marc’Aurelio Ranzato).

MATLAB:

★★★★★ 五星

  • DeepLearnToolbox – A Matlab toolbox for Deep Learning (from Rasmus Berg Palm)
  • Matlab code for training conditional RBMs/DBNs and factored conditional RBMs (from Graham Taylor).

★★★★ 四星

  • Deep Belief Networks. Matlab代码用于学习深度信念网络(Deep Belief Networks) (from Ruslan Salakhutdinov).
  • Estimating Partition Functions of RBM’s. Matlab代码用于使用退火重要性采样(Annealed Importance Sampling)估计Restricted Boltzmann Machines的剖分函数(the partition function) (from Ruslan Salakhutdinov).
  • Learning Deep Boltzmann MachinesMatlab代码用于训练与微调Deep Boltzmann Machines (from Ruslan Salakhutdinov).

★★★ 三星

  • matrbm. Ruslan Salakhutdinov’s代码的简化版本, by Andrej Karpathy (Matlab).

C++:

★★★ 三星

  • Cuda-Convnet –一个快速的卷积(或更一般地,前向式feed-forward)神经网络的C++/CUDA实现。可用于建模arbitrary layer connectivity and network depth. Any directed acyclic graph of layers will do. Training is done using the back-propagation algorithm.

★★★★★ 五星

  • Eblearn 是 C++机器学习库,BSD许可证,用于基于能量的学习(energy-based learning),卷积网络(convolutional networks), 视觉/识别应用(vision/recognition applications)等。EBLearn最初由Pierre Sermanet at NYU维护。

★★★ 三星

  • The CUV Library (githublink) 是一个C++库,包括python绑定,易于操作Nvidia CUDA矩阵函数。包括一个RBM实现,退火重要性采样代码( annealed importance sampling),以及精确计算剖分函数(the partition function)的代码 (fromAIS lab at University of Bonn).

LUSH:

★★★ 三星

  • Eblearn.lsh 是基于 LUSH的机器学习库,用于实现基于能量的学习(Energy-Based Learning). 它包括 “Predictive Sparse Decomposition” 的代码以及其他非监督学习的sparse auto-encoder methods.Koray Kavukcuoglu在其主页上提供多篇深度学习相关论文的Eblearn代码。

相关资源:

  • LUSH 编程语言及开发环境, 用于@ NYU 开发深度卷积网络。LUSH全称是Lisp Universal Shell,Wiki上有介绍。

LUA:

★★★★★ 五星

  • Torch – 提供与Matlab相似的环境,用于最新的机器学习算法。(from Ronan Collobert, Clement Farabet and Koray Kavukcuoglu)

推荐从Theano的Tutorials开始学习,若更关注算法效率,推荐Eblearn和Torch7,尤其是后者,值得一试。

来源:http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8583619

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原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2018-02-09

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