UNN.js
Javascript 中的深度学习。 替代 ConvNetJS,速度提高 4 倍。
UNN 可让您生成、训练和测试人工神经网络。 它还可以从 ConvNetJS (.json) 和 Caffe (.caffemodel) 加载现有模型。 它由两个文件组成:
UNN - 培训和测试的主要工具
UNN.util - UNN 实用程序,包含其他格式的解析器
文档
网络的每一层都将数据保存在一个长方体中:3D 矩阵 W x H x D。我们可以将其视为大小为 W x H 的 D 个特征图。值存储在一个线性数组中,依次按 Z 和 Y 排列,然后由 X。
每个层都有一个类型:层的参数数组
[LTYP, FUNC, W, H, D]
LTYP : 层类型: "inpt" , "conv" , "pool" , "full"
FUNC : 激活函数: "line" , "sigm
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