Особенности Theano. 
Программа классификации психофизиологической двигательной активности человека, основанная на нейронной сети глубокого обучения

Прежде чем перейти к описанию построения и работы с моделью нейронной сети отметим особенности библиотеки Theano. Данная библиотека развивается с целью стать стандартной библиотекой для работы с алгоритмами глубокого обучения. Это накладывает следующие требования к самой библиотеке: скорость работы, легкость использования, лёгкий переход с уже известных инструментов. Библиотека Theano тесно связана с известной библиотекой для математических вычислений на языке Python NumPy. Так же реализована кодогенерация на языке С для улучшения производительности. Помимо этого, развивается поддержка вычислений на GPU, что является актуальной задачей в наше время, ускоряя обучение глубоких нейронных сетей в десятки раз в сравнении с CPU.

Все это возможно благодаря тому, что в библиотеке модель описывается выражениями. Иными словами, построение модели становится подобным написанию формулы, в которую во время выполнения будут подставлены значения. На основании модели строится граф, который оптимизируется и обеспечивает расчёт производной и других вычислений для выражения [44].

При помощи функции function описанные выражения возвращаются в виде реальной Python функции. Так же возможно использовать общие переменные между несколькими функциями, которые необязательно должны быть символьными. Для их создания используется функция shared.