Hebel是一款用Pytho编写的支持GPU加速的深度学习库。
Hebel是一个通过PyCUDA库使用GPUCUDA来加速建立神经网络的深度学习库。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型，包括mometum、Nesterovmometum、dropout和earlystoppig。
目前，Hebel 实现了前向式（feed-forward）神经网络模型，其他像自编码（Autoecoder）、卷积（Covolutioal）神经网络模型和限制波尔兹曼机（RestrictedBoltzmamachies）等功能计划后续加入。
Hebel还实现了L1L2权重衰减（weightdecay）。
依赖
PyCUDA
umpy
PyYAML
skdata（仅用于MNIST示例）
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