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python3和numpy实现的符号计算深度学习框架。（原项目地址：https://gitee.com/ictxiangxin/paradox）

Primary LanguagePython

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