Blocks 与 Fuel：深度学习框架
机器学习
2015-06-02 v1 神经与进化计算
机器学习
摘要
我们介绍了两个用于在大型数据集上训练神经网络的 Python 框架：Blocks 和 Fuel。Blocks 基于 Theano（一个支持 CUDA 的线性代数编译器）。它通过提供参数化的 Theano 操作、将元数据附加到 Theano 的符号计算图，以及提供一套广泛的实用工具来辅助网络训练（例如训练算法、日志记录、监控、可视化和序列化），从而便利复杂神经网络模型的训练。Fuel 为机器学习数据集提供了一种标准格式。它允许用户轻松迭代大型数据集，并即时执行多种类型的预处理。
引用
@article{arxiv.1506.00619,
title = {Blocks and Fuel: Frameworks for deep learning},
author = {Bart van Merriënboer and Dzmitry Bahdanau and Vincent Dumoulin and Dmitriy Serdyuk and David Warde-Farley and Jan Chorowski and Yoshua Bengio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.00619},
year = {2015}
}