西格玛 火箭动力机器学习。 以思考的速度创建，比较，适应，改进-神经网络。 Sigma被创建为一个更简单易懂的机器学习框架。 这是可以做的： 输入，输出，密集，丢失，循环，SoftmaxCE / SquaredDiff成本层 梯度下降，动量，Adadelta，Adagrad优化器 用于存储/恢​​复检查点，计时，按某些标准停止（或执行其他操作），计算和报告运行时指标的挂钩 借助功能自动区分功能轻松添加新图层 具有任意连接结构的线性和非线性网络 分布式多和单CPU和GPU（CUDA）后端 本