PROPHET - 神经网络库

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一个简单的神经网络实现，使用Rust编写，注重缓存效率和顺序性能。

目前仅支持带有全连接层的监督学习。

如何使用

获取prophet的首选方式是通过cargo或github。

使用以下命令编译prophet

cargo build

使用以下命令运行测试套件

cargo test --release

注意：由于prophet的优化非常有效，建议在测试时使用--release。

在运行一些长时间测试的同时，可以使用以下命令获取更多信息

cargo test --release --verbose -- --nocapture

使用以下命令运行性能测试

cargo bench --features benches

计划中的功能

• 卷积层：已经打好基础！
• 通过Vulkano支持GPGPU
• 更灵活的学习方法

许可证

许可证下或以下任一版本

• Apache许可证，版本2.0（LICENSE-APACHE 或 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0）
• MIT许可证（LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT）

任选其一。

双许可：

发布说明 (YYYY/MM/DD)

0.4.2 (2017/10/13)

• 在双许可模式下重新许可库，用户可以在MIT或APACHE版本2.0之间选择。
• 通过优化学习算法性能提高了27%*。（*在我本地机器上测试。）
• 将ndarray从0.10.10更新到0.10.11，将itertools从0.6.5更新到0.7.0。
• 放宽了rand、num、log和ndarray的依赖版本约束。
• 可用性：在README中添加了“如何使用”部分。
• 开发中
  • 为NeuralNet组件添加了一些单元测试，以改进稳定性和可维护性。

0.4.1 (2017/08/27)

• 修复了长期存在的未确定性问题bug。
• 已还原 ChaChaRng 在 NeuralLayer::random 中的使用 - 它运行得更快，且不需要 ChaChaRng 的安全性。

0.4.0 (2017/08/09)

• 已将 ndarray 依赖版本从 0.9 更新到 0.10
• 已将 serde 依赖版本从 0.9 更新到 1.0
• 默认启用 serde 功能。
• NeuralLayer::random 现在内部使用 ChaChaRng 而不是 weak_rng
• 开发中
  • travisCI 现在使用新的 trusty 环境
  • travisCI 现在将代码覆盖率上传到 coveralls 和 codecov.io
  • travisCI 不再需要 sudo