深度学习工具包（Deep Learning Toolboxs）

一些好用的 Deep learning toolboxs

DeepLearningToolbox

MATLAB实现，可以使用CPU或GPU，GPU运算用gpumat实现，修改内核代码非常方便 
支持基本的 deep structures 
https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox

Cuda-convnet

Hinton’s Group 发布的 toolbox，也是其NIPS2012工作的开发工具。 
用C++/CUDA实现的，非常高效。外壳是Python语言，通过简单的修改配置文件来制定网络结构，非常易于使用。Linux/Windows下均可成功编译运行。 
支持CNN的local结构，dropout。 
https://github.com/bitxiong/cuda-convnet

Caffe

Berkeley 视觉和学习组开发的 deeplearning 框架 
同样用C++/CUDA实现的，支持Python 和 Matlab 的外壳。Linux/Windows下均可成功编译运行 
不支持locally-connected covonlution layer 
https://github.com/BVLC/caffe

Convnet

Hinton’s Group最新发布Deeplearning toolbox，内核和 cuda-convnet 类似，最大的亮点是支持多GPU结构 
https://github.com/TorontoDeepLearning/convnet

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