地图编写时，作者需要一个很好的库来训练和使用受限制的玻尔兹曼机器（RBMs），因为当时还没有很好的库来完成这项工作。所以我决定自己写一个库（大牛就是任性！）。它现在可以支持RBM和卷积RBM（CRBM）模型，也可以使用对比发散预先训练RBM（或深层信念网络（DBN））的堆栈，然后通过微型批量梯度下降或共轭梯度进行微调或用作特征提取器。近年来，该库已经可以处理人造神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。该网络还可以训练常规的自动编码器，还提供了几个高级层，如Dropout或批次规范化（BN），以及自适应学习率技术，如Adadelta和Adam。该库还集成了对几个数据集的支持：MNIST，CIFAR-10和ImageNet。