UNN.js:JS 中的深度学习。 TensorFlow 和 ConvNetJS 的替代品，速度提高 4 倍-源码
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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[{"title":"（ 4 个子文件 10KB ） UNN.js:JS 中的深度学习。 TensorFlow 和 ConvNetJS 的替代品，速度提高 4 倍-源码","children":[{"title":"UNN.js-master","children":[{"title":"UNN.util.js <span style='color:#111;'> 7.63KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 3.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"UNN.js <span style='color:#111;'> 18.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"license.txt <span style='color:#111;'> 1.03KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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