DeepNet深度学习框架的使用

最新推荐文章于 2024-12-24 10:07:40 发布
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#深度学习 #RBM

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http://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/53365581
DeepNet的基本框架和训练机制
小时候贼聪明
11-28 2625
DeepNet的基本框架包含三个部分，也就是它里头的三个文件夹：deepnet，cudamat和eigenmat。 其中deepnet中包括了DeepNet的接口函数，cudamat和eigenmat分别包含了DeepNet的库函数。 deepnet deepnet文件夹中包含的是用Python实现的接口函数。主要有： trainer.py：训练网络时使用的就是这个接口函数，训练的
深入探索DeepNet：一款强大的深度学习框架
gitblog_00002的博客
04-11 606
深入探索DeepNet：一款强大的深度学习框架 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepnet 项目简介 是由 Nitish Srivastava 创建的一个开源深度学习库，旨在简化和加速神经网络模型的构建与训练过程。它提供了一组高级API，使得研究人员和开发者能够更容易地实现各种复杂的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及...
deepnet: deep learning toolkit in R
run_xiao
03-20 635
前段农闲时间，用R实现了些neural network和deep learning相关的算法，把这些代码做了个package叫deepnet,而且已经上传到CRAN上了。有兴趣的同学可以安装玩玩（R中执行命令:install.packages("deepnet")）.package介绍文档：http://cran.r-project.org/web/packages/deepnet/index...
DeepNet 的使用经验
挖矿日记
01-05 5862
deepnet 是一个python写的deep learning 库，可以利用CUDA加速。地址：https://github.com/nitishsrivastava/deepnet   安装比较简单，按照Install.txt的指导设置好各种路径，在cudamat文件夹内运行 make 命令后，不出意外的话，就可以运行实例了。 在运行cudamat/examples/nn_c
Linux环境下搭建DeepNet深度学习框架
小时候贼聪明
11-27 4305
由于实验室的项目需求，需要使用RBM（受限制玻尔兹曼机）、DBN（深信度网络）等深度学习的网络模型，于是学习和使用了Toronto大学提供的DeepNet深度学习框架。 DeepNet是Toronto大学的Nitish Srivastava博士开发的一款利用Python实现基于GPU的一些深度学习算法的框架。 以下将在Linux环境下搭建DeepNet深度学习框架的过程分享给大家。
DeepNet：基于F＃的深度学习框架支持GPU加速
DeepNet 是一个专为 F# 语言设计的深度学习框架，旨在将高性能计算、函数式编程优势与现代机器学习技术相结合。该框架的核心目标是为 .NET 生态系统中的开发者提供一套完整且高效的工具链，用于构建、训练和部署深度...
DeepNet：用于F＃的Deep.Net机器学习框架
02-05
它包括深度学习中使用的优化器和模型块。 .NET Standard 2.0端口 深.Net当前正在移植到.NET Standard 2.0。 在此过程中，API得到了简化，文档也得到了改进。 数字Tensor库的端口已完成，但符号库的端口仍在进行中...
DeepNet 深度学习框架教程
gitblog_00437的博客
08-10 596
DeepNet 深度学习框架教程 1. 项目介绍 DeepNet 是一个用于构建深度学习模型的开源框架，由 Nitish Srivastava 等人开发。它旨在提供一种高效且灵活的方式来实现大规模神经网络，支持上千层的Transformer架构。DeepNet 基于 Python 编写，利用 PyTorch 库的优势，为研究者和开发者提供了高级别的接口来搭建和训练复杂的深度学习模型。 2. 项目快...
deepr:一个 R 包，用于简化基于“darch”和“deepnet”的深度学习的训练、微调和预测过程
06-08
更深 一个 R 包，用于简化深度学习的训练、微调和预测过程。 它旨在进一步简化“h2o”和“deepnet”等包中的功能。 安装 library(devtools) install_github("woobe/deepr") 示例 1 从原始预测变量 (x) 中提取隐藏特征并创建新的预测变量 (x_new)。 1.1 加载库 library(deepr) 1.2 生成随机数作为原始预测变量 (x) x <- matrix(rnorm(1000000), nrow = 5000) dim(x) [1] 5000 200 1.3 训练一个有 100 个隐藏特征的 RBM 模型 model_rbm <- train_rbm(x, n_features = 100) =========================================================
Windows下搭建deepnet环境
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OpenHero 开勇
04-22 1万+
deepnet windows下开发环境配置。
DeepNet 开源项目教程
gitblog_00041的博客
09-24 352
DeepNet 开源项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 DeepNet 项目的目录结构如下： DeepNet/ ├── Examples/ │ ├── ML/ │ └── Symbolic/ ├── Tensor/ ├── .gitattributes ├── .gitignore ├── AUTHORS ├── Common.targets ├── LICENSE ├── README...
ubuntu16.0.4环境下搭建DeepNet深度学习框架
nice_joey的博客
08-16 894
四月份的时候就已经搭建了一次Deepnet框架，只是当时也没有运行成功例子就那样搁浅了。现在是因为发现神经网络利用hadoop并行不太可能，就果断放弃搞了近一个月的hadoop，转向GPU了。但是学习hadoop搭建环境也是搞了大概两天吧，后来也是看视频学习等，现在至少搭建环境没问题了。所以说还是有收获的。   现在来完整地说说这个框架的搭建过程及遇到的问题及解决方法吧。  我的环境ubunt
DeepNet 开源机器学习框架推荐
最新发布
gitblog_00983的博客
12-24 481
DeepNet 开源机器学习框架推荐 1. 项目基础介绍和主要编程语言 DeepNet 是一个基于 F# 语言的开源机器学习框架，专为深度学习任务设计。F# 是一种功能性编程语言，具有强大的类型系统和简洁的语法，适合用于数据科学和机器学习领域。DeepNet 的目标是为开发者提供一个高效、灵活的工具，用于构建和训练深度学习模型。 2. 项目的核心功能 DeepNet 提供了以下核心功能： 张量操...
DeepNet :Scaling Transformers to 1000 Layer
Hanze的博客
03-26 881
上述图片为deepnorm的伪代码，其中以Post-LN为基础，给 x 加一个alpha权重，然后对ffn，v_projection, out_projection 与 q_projection 和k_projection分别采用不同的初始化方法，区别是gain参数，其中gain参数为一个可选的比例因子。作者提出了一种简单且高效的方法稳定的提升了Transformer 的深度，这种方法是一种新的残差连接的方式（DeepNorm），它结合了以前的。
Deepnet在Ubuntu14下的安装问题解决
图图酱的专栏
04-08 801
弄了三天，终于搞定deepnet了！确实冷门的框架，github上都基本没啥人贡献。首先要感谢XlyPb的指导，关于deepnet网上（我找到的）仅有的两篇解析，均出自XlyPb之手。虽然安装教程有点小瑕疵。。。安装推荐参考这两篇博文（请先读完我的体验再安装，可以少走弯路）： XlyPb VigossKrl 自己安装的一些小体验：1.不同配置差别很大。我的配置Ubuntu14，GTX1060，CUD
文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers
codename_cys的博客
04-10 2942
文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers 1. 文章简介 2. 核心技术点 1. DeepNet整体结构 2. 参数初始化考察 3. DeepNorm考察 3. 实验考察 1. 可行性考察 2. 有效性考察 4. 结论 & 思考 文献链接：https://arxiv.org/abs/2203.00555 1. 文章简介 这篇文章是我司前阵子发布的一篇对于transformer的优化文章，一作还是我室友兼师弟，也..
R语言深度学习不同模型对比分析案例
拓端研究室TRL
11-28 1194
深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟的数据。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。今天，深度学习对于几乎所有需要机器学习的任务都是非常有效的。但是，它特别适合复杂的分层数据。其潜在的人工神经网络模型高度非线性表示;这些通常由多层结合非线性转换和定制架构组成。图1描述了一个深度神经网络的典型表示。图1.深度神经网络的模型深度学习的成功带来了各种编程语言的各种框架和库。
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