Paradox 小型深度学习框架

用python3和numpy实现一个简单的深度学习框架。

• 代码示例 - Paradox完整的代码示例。
• 技术文档 - Paradox开发文档和使用文档。

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 |