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18个最热深度学习Github项目逐一介绍

2014-7-30 09:59| 发布者: joejoe0332| 查看: 38741| 评论: 0|原作者: hao.memect.com|来自: hao.memect.com

摘要: 前几天meta-guide.com列出了100个深度学习的源代码项目,但其中大部分都不活跃。这里我们精选出18个最活跃的项目,每个都制作了信息卡片,一目了然,方便比较和转贴。 ...

  前几天meta-guide.com列出了100个深度学习的源代码项目,但其中大部分都不活跃。这里我们精选出18个最活跃的项目,每个都制作了信息卡片,一目了然,方便比较和转贴。


  所有18个项目的列表见 http://bigdata.memect.com/?tag=superhot+deeplearning


  (meta-guide.com原完整项目列表见 http://memect.co/punt6PW


  18) @丕子 的PG_DEEP 这是一个C++实现的Demo,目前有20星。代码相对简单,非常适合入门学习。http://bigdata.memect.com/?p=10354


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  17) n42 ,21星,一个nodejs的实现,可以直接npm install n42。实现了4个算法:Newral Network,Logistics Regressio,Stacked denoised Autoencodern,Deep Belief Nets。代码不长,适合学习。虽然nodejs并不适合计算密集型任务,作为教学例子还是很不错的,特别是需要在浏览器里做深度学习的可视化时 (Javascript也参convnetjs,见后) http://bigdata.memect.com/?p=10402


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  16)宗师Hinton的代码,23星,是Matlab的。实现了autoencoder,Restricted Boltzmann Machine(RBM) 。这个应用在图像领域。宗师出品,重要性不用解释。 http://bigdata.memect.com/?p=10294


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