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。