基于 Rust 的跨 GPU 机器学习

HAL：超自适应学习基于 Rust 的跨 GPU 机器学习。为什么生锈？这个项目是为那些错过强类型编译语言的人准备的。锈是因为专门选择这个此外，我们可以为您的操作的细粒度控制。这意味着能够在任何阶段获取张量的维度，没有任何未知形状的废话。我们还可以微控制步骤。一个例子是在 LSTM 上处理每个单独的前向时间步长。通常这些由内部循环控制 [Theano/Tensorflow 等]。特征多 GPU [基于模型] 支持OpenCL + CUDA + 并行 CPU 支持具有内部 RTRL 的 LSTM [正在进行中]RNN 的 [正在进行的工作]感知器、自动编码器、ConvNets**[TODO]**优化器：[SGD、Adam、AdaGrad**[TODO]**]激活：[线性、Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、Softmax]初始化：[Lecun Uniform、Glorot Normal、Glorot Uniform、Normal、Uniform]数据收集器：[SinSource，MNIST**[进行中]，CIFAR10 [TODO]**]损失函数：[MSE，L2，交叉熵]基于