Matlab神经网络工具箱的Python OSS替代品。有什么比较吗？

我希望自己的科研工作独立于商业软件。我发现对像Matlab这样的商业软件包及其工具箱的依赖性不理想，因为我不知道将来是否可以使用Matlab，并且因为我不喜欢这种语言。因此，我正在寻找替代方案。

幸运的是，我精通Python（并且我很喜欢这种语言），并且通过NumPy，SciPy，Matplotlib，Basemap和NetCDF读写例程，它可以满足我的大多数需求。大多数-当我需要使用前馈多层感知器（例如使用人工神经网络）来训练卫星检索时，我仍然回到Matlab。

与开源软件不同寻常的是，有不止一个软件包可以执行神经网络。不止一个：

• 不久前，我尝试了“用于神经网络的瑞士军刀” PyBrain，但在短时间内（开发时间和运行时间）都没有获得令人满意的结果。也许我没有尽力而为，或者它并不是真正针对我的实际需求。

• 刚才我发现有一个名为Neurolab的程序包，它看起来很有前途：一个简单而强大的Python神经网络库，带有一个MATLAB的API，例如Neural Network Toolbox（NNT）。

• 有FFnet，快速和易于使用的前馈Python的神经网络培训解决方案

• 有simplenn

• 有Peach，一个用于计算智能和机器学习的库

• 有Python绑定到FANN的快速人工神经网络库，描述为在这个StackOverflow的职位事实上的标准。

• 可能还有其他人。

是否有人根据易用性，速度等标准，对不同的选项进行了比较？我自己的用例是卫星检索，例如，拟合许多变量的强非线性函数。我非常一个用户神经网络的; 我对研究他们的内部运作方式不感兴趣。

有关Stats.SE的这个问题是相关的，但重点不同。

您检查过scikit-learn吗？这完全不是我的领域，但我听到了一些非常积极的用户体验...

你看了Theano吗？似乎功能很强大。

我也是从在Matlab中使用神经网络到Python。Python中功能最强大的库之一是“ Pylearn2” http://deeplearning.net/software/pylearn2/。当前，这是最活跃的库，并具有许多不同的功能可以尝试。它基于Theano，因此速度很快，可以在GPU上运行。不幸的是，这也是它的缺点：API不断变化，并且学习曲线很高。您还必须使用YAML文件配置神经网络。使用PyBrain创建基本的神经网络取得了更大的成功。我需要解决回归问题的方法，在该方法中，我必须根据天气因素预测电站的负荷。此处的指南：http : //fastml.com/pybrain-a-simple-neural-networks-library-in-python/ 给了我90％的解决方案。

我发现PyBrain的一个问题是速度。它是用Python原生编写的。我发现神经网络的训练要比Matlab慢50倍。其他一些在通过Arac库加快PyBrain的培训过程方面也取得了成功。