DeepLearning

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这份代码库把深度学习里那些经典模型用六种语言各写了一遍，读起来很直白。你跟着代码走，能看清受限玻尔兹曼机、去噪自编码器这些结构到底是怎么一层层搭起来的，而不是把它们当成黑盒来用。同一套算法在Python、C、C++、Java、Scala和Go里都有实现，这在实际工作中挺有用——比如你想把某个方法移植到自己正在用的技术栈里，或者想比较不同运行环境下同样的网络表现有何差异。实现和Bengio的DeepLearningTutorials对应得很紧，对学生或者想复习预训练和反向传播的工程师来说，是份不错的参考资料。不过要提醒一句，这本质上是教学项目，不是持续维护的库，拿来学习可以，真放到生产环境里就不太合适了。