gdbn 0.1

[此为George Dahl的gdbn的分支，仅为了将其作为setuptools包在PyPI上可用。原始版本可以从http://www.cs.toronto.edu/~gdahl/下载]

此包包含用于预训练深度神经网络的Python代码（有时在术语上滥用，我也犯过同样的错误）。支持RBM预训练和反向传播。存在一些可能的单元类型。为了训练，实现了小批量随机梯度下降。此初始版本基本上没有除代码本身外（非常少）以外的文档，但它足够小，希望熟悉算法和Python的人能够使用它。当然，这样的人可能可以编写自己的软件。

此初始版本仅包含最基本的功能。我的内部版本有更多功能，但其中一些尚未发布，因此从发布版本中删除了。在我已在我的内部代码中实现的所有功能公开后，我计划发布一个更好的版本，也许甚至带有一些文档。

依赖关系 gnumpy (http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/gnumpy.html) 和 cudamat (http://code.google.com/p/cudamat/) 或 npmat (http://www.cs.toronto.edu/~ilya/npmat.py), 一个非GPU的cudamat替代品。

运行示例（mnistExample.py）

从http://www.cs.toronto.edu/~gdahl/mnist.npz.gz下载压缩数据，并将其解压缩到所有代码所在的同一文件夹中（或在mnistExample.py中的f = num.load(“mnist.npz”)行中进行更改）。然后，如果您已获得所有依赖项，应能够使用$ python mnistExample.py 运行示例。