Hebel 是一款用 Python 编写的支持 GPU 加速的深度学习库。
Hebel 是一个通过 PyCUDA 库使用 GPU CUDA 来加速建立神经网络的深度学习库。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型，包括 momentum、Nesterov momentum、dropout 和early stopping。
目前，Hebel 实现了前向式（feed-forward）神经网络模型，其他像自编码（ Autoencoder）、卷积（Convolutional）神经网络模型和限制波尔兹曼机（Restricted Boltzman machines）等功能计划后续加入。
Hebel 还实现了 L1 L2 权重衰减（weight decay）。
依赖
PyCUDA
numpy
PyYAML
skdata（仅用于 MNIST 示例）
