斯迈尔 - Rust 机器学习库

斯迈尔是一个用 Rust 编写的机器学习库，提供了一组工具和抽象，用于构建和训练神经网络。

功能

• 矩阵运算：斯迈尔提供了一个用于高效矩阵运算的 Matrix 结构体，包括加法、减法、乘法等。请参阅 matrix 模块以获取详细信息。
• 激活函数：斯迈尔包括常见的激活函数，如 ReLU 和 Sigmoid。这些函数定义在 activation 模块中。
• 层：斯迈尔定义了两种主要的层类型：SignalLayer 和 SynapseLayer，可用于构建神经网络架构。请参阅 layer 模块。
• 宏（可选）：启用 macros 功能后，斯迈尔提供了一组宏来简化神经网络创建。这些宏定义在 macros 模块中。
• Idx3 支持（可选）：启用 idx3 功能后，斯迈尔可以读取和处理 IDX3 格式的数据，这种格式常用于存储图像。这由 idx3 模块提供。

入门指南

要使用斯迈尔，请将以下内容添加到您的 Cargo.toml 文件中

[dependencies]
smyl = "0.1.0"

然后，在您的 Rust 代码中，您可以导入 prelude 中必要的模块

use smyl::prelude::*;

文档

有关更详细的文档，请参阅各个模块的文档

• matrix：矩阵运算
• activation：激活函数
• layer：神经网络层
• macros：简化神经网络创建的宏
• idx3：IDX3 数据格式支持

示例

您可以在仓库的 [examples] 目录中找到斯迈尔的示例用法。