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[其它] 10种深度学习算法的TensorFlow实现

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胭脂粉的头像 楼主
发表于 2016-10-12 10:12:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
  这个repository是使用TensorFlow库实现的多种深度学习算法的实现。这个软件包的目标是作为一种命令行实用程序——你可以将其用来快速训练和评估流行的深度学习模型以及也许使用它们作为与你的自定义模型/数据集比较的基准/标准。如果你想在ipython中使用这个软件包或将其整合到你的代码中,作者还发布了一个名叫yadlt的pip包,然而那是另一个深度学习工具了。

  项目地址:https://github.com/blackecho/Deep-Learning-TensorFlow

  要求

  TensorFlow0.8或更新版本

  可用模型列表

  卷积网络(ConvolutionalNetwork)

  循环神经网络(LSTM)(RecurrentNeuralNetwork(LSTM))

  受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine)

  深度信念网络(DeepBeliefNetwork)

  作为RBM堆叠的深度自编码器(DeepAutoencoderasstackofRBMs)

  去噪自编码器(DenoisingAutoencoder)

  堆叠的去噪自编码器(StackedDenoisingAutoencoder)

  作为去噪自编码器堆叠的深度自编码器(DeepAutoencoderasstackofDenoisingAutoencoders)

  多层感知器(MultiLayerPerceptron)

  Logistic回归

  安装

  通过pip安装:

  pipinstallyadlt

  你可以通过查看command_line/目录学习这些模型的基本使用方法。或者你也可能查看这个文档。

  注意:用于该pip包的文档还处在编写过程中,但这些软件包的使用方法是非常简单的。其中的类有一个类似sklearn的接口,所以基本上你只需要:创建对象(如sdae=StackedDenoisingAutoencoder())以及调用fit/predict方法;如果模型支持的话,也可调用pretrain()方法(如sdae.pretrain(X_train,y_train)、sdae.fit(X_train,y_train)和predictions=sdae.predict(X_test))

  通过github安装:

  目录中的cd是你存储项目的位置,例如/home/me

  复制该repo:gitclonehttps://github.com/blackecho/Deep-Learning-TensorFlow.git

  cdDeep-Learning-TensorFlow

  现在你可以配置软件运行这些模型了(请参考文档)!

  文档

  本项目的文档可在这里查看:http://deep-learning-tensorflow.readthedocs.io/en/latest/

  接下来将加入的模型

  变自编码器(VariationalAutoencoders)

  深度Q强化学习(DeepQReinforcementLearning)

文章来源:机器之心
文章作者:吴攀

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