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2024年4月16日发(作者：微信开发者工具删除的代码在哪里)
各种编程语言的深度学习库整理大全
Python
1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和运算数学表达式。它使得在
Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python
语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
n2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。
它的功能库差不多上基于Theano之上。
e是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁
化、透亮化、模块化、有用化和专一化的原则。
也是一个基于Theano的关心搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。
它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区
成员共同开发。谷歌的DeepDream项目确实是基于Caffe框架完成。那个框架是使用BSD
许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的
Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采纳高效的算法来处理大规
模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、
灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前
馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、
深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA操纵支持
CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型
训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等
方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一
个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进
行训练和推测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
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