CXXNET深度学习框架：快速简洁且支持分布式计算

资源摘要信息:"CXXNET是一个开源的深度学习框架，其特点在于快速、简洁且支持分布式计算。该框架包含了多种先进的深度学习模型，并且在设计上尽可能保持了小的依赖，以达到良好的可移植性和易构建性。CXXNET能够利用多个GPU进行加速，并且能够在多个机器上通过分布式参数服务器进行扩展，这些操作无需用户进行GPU编程。开发者可以使用类似numpy的模板表达式来扩展CXXNET，而mshadow库负责生成高性能的CUDA和CPU代码，使得CXXNET能够提供简洁且性能优异的代码。此外，CXXNET还提供了方便的Python和Matlab接口，方便用户在不同编程环境下使用。MShadow作为CXXNET的基础，是一个设备无关、高效的张量库，它支持用户在进行机器学习任务时编写高效的算法。" 知识点: 1. CXXNET是一个开源的深度学习框架，专为快速和简洁的设计理念所打造，同时也支持分布式计算特性。 2. 该框架支持多种先进的深度学习模型，并且对深度学习社区保持开放，鼓励社区贡献。 3. CXXNET的特点之一是小而精悍，即在保持功能丰富的同时，尽可能减少外部依赖，以提供更加简洁和易于构建的体验。 4. 多GPU支持是CXXNET的另一大特色，它可以在多个GPU上运行，几乎达到线性加速的效果。 5. 分布式计算特性允许CXXNET在多个机器上通过分布式参数服务器进行扩展，使得用户可以轻松扩展算法的计算能力。 6. CXXNET允许开发者使用类似于numpy的模板表达式来编写代码，这样可以简化扩展库的过程。 7. MShadow库是CXXNET的基础，它负责为用户提供高性能的CUDA和CPU代码，保证了CXXNET代码的性能可以与手工编写的内核相媲美。 8. CXXNET提供了Python和Matlab的接口，这使得用户可以在这两种流行的编程环境中轻松地进行深度学习模型的训练、预测和特征提取工作。 9. MShadow作为一个张量库，支持设备无关的操作，并且在进行机器学习任务时能够提高算法的效率和性能。 需要注意的是，CXXNET与MXNet出自同一研发组织DMLC（分布式机器学习社区），因此两者在核心理念和部分技术实现上有共通之处。随着时间的发展，MXNet逐渐成为更加活跃的项目，而CXXNET的相关发展和活跃度可能有所减少。尽管如此，CXXNET作为深度学习技术早期探索的产物，仍然对于理解深度学习框架的设计和实现有着重要的意义。