MoorePenrose伪逆是使用Caffe还是Theano？

Question

我需要使用（在应用程序中）极限学习机（ELM），它针对多个CPU或GPU进行了高度优化。由于ELM主要计算涉及Moore-Penrose伪逆和矩阵乘法，在Theano和Caffe中，实现ELM的最佳选择是什么

第二，是否可以使用其python接口在Caffe中实现新的学习算法（ELM）

Answer 1

另一种解决方案是PyTorch的^{}，针对GPU计算进行了优化：

Computes the pseudo-inverse (also known as the Moore-Penrose inverse) of a matrix input, or of each matrix in a batched input.

Answer 2

就谷歌而言，Caffe不会在“极限学习机器”方面帮助你

Secondly, Is it possible to implement a new learning algorithm(ELM) in Caffe using its python interface ?

不，那是不可能的。您将不得不在C++中实现新的层和算法。之后，您可以通过Python处理它们

有关Caffe的底漆，请查看"Neural Nets with Caffe Utilizing the GPU"

Answer 3

如果我是你，我会用西亚诺，而不是咖啡。 Caffe是而不是围绕通用矩阵库编程的，因此使用Caffe，您将尝试使用螺丝刀打开啤酒。 如果你最终感觉像使用C++查看MR影或其他基于GPU的矩阵库。p>

。。。或者简单地将Theano与Python一起使用

我不太喜欢Python，Theano需要一些时间来掌握，但它非常方便

还有一个或两个用于Python的ELM库可以用作参考，当您需要测试自己的实现时，这是一个巨大的优势

https://github.com/dclambert/Python-ELM

https://github.com/acba/elm

我没有使用过它们，所以我不能详细说明它们的状态，但有总比没有好

你也可以看看Keras和Lasagne，它们都是建立在Theano之上的神经网络库。就像咖啡馆一样，它们不会对榆树有多大帮助，但它们会让你开始学习。然后，您所要做的就是创建自己的ELM层