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时间坐标 / paradox

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ictxiangxin authored 2018-10-10 11:14 . update readme and plugin.

Paradox 小型深度学习框架

Version Version Version

用python3和numpy实现一个简单的深度学习框架。

GraphExample

依赖

Name Version
Python 3.5.0+
Numpy 1.13.0+

开始

使用Paradox对进行梯度计算,并输出x的梯度。 整个过程由图计算和自动求导完成。

import paradox as pd

k = pd.Constant([[2, 3], [1, 1]], name='k')
b = pd.Constant([[7], [3]], name='b')
x = pd.Variable([[0], [0]], name='x')

y = k @ x + b

print(pd.Engine(y).gradient(x).value)

运行结果

[[ 3.]
 [ 4.]]

功能实现

  • 图计算(Graph Computing)。
  • 自动求导(Auto Gradient)。
  • 代数系统。
  • 梯度下降。
  • 神经网络API。
  • 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)。

联系

Author ict
QQ 405340537
E-mail ictxiangxin@hotmail.com

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