Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。 轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。 如果听起来像或 ，那是因为想法很相似。 具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：
可以执行自动区分
可以执行符号区分
可以执行梯度下降优化
可以进行数值稳定
提供许多便利功能来帮助创建神经网络
相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）
支持CUDA / GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）
将支持分布式计算
目标
Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。 它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。 目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。 这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？
使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。 如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2021-02-02 16:35:47
79.98MB
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