 前几天meta-guide.com列出了100个深度学习的源代码项目，但其中大部分都不活跃。这里我们精选出18个最活跃的项目，每个都制作了信息卡片，一目了然，方便比较和转贴。 所有18个项目的列表见 http://bigdata.memect.com/?tag=superhot+deeplearning （meta-guide.com原完整项目列表见 http://memect.co/punt6PW ） 18） @丕子 的PG_DEEP 这是一个C++实现的Demo，目前有20星。代码相对简单，非常适合入门学习。http://bigdata.memect.com/?p=10354  17） n42 ，21星，一个nodejs的实现，可以直接npm install n42。实现了4个算法：Newral Network，Logistics Regressio，Stacked denoised Autoencodern，Deep Belief Nets。代码不长，适合学习。虽然nodejs并不适合计算密集型任务，作为教学例子还是很不错的，特别是需要在浏览器里做深度学习的可视化时 (Javascript也参convnetjs，见后) http://bigdata.memect.com/?p=10402  16）宗师Hinton的代码，23星，是Matlab的。实现了autoencoder，Restricted Boltzmann Machine（RBM） 。这个应用在图像领域。宗师出品，重要性不用解释。 http://bigdata.memect.com/?p=10294  |
