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高速人工ニューラルネットワーク図書館 説明
高速人工ニューラルネットワークライブラリは、多層人工ニューラルネットワークライブラリです。 高速人工ニューラルネットワークライブラリは、完全に接続されているネットワークとまばらに接続されたネットワークの両方をサポートすることで、C内の多層人工ニューラルネットワーク。固定点と浮動小数点の両方でプラットフォームの実行がサポートされています。トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワークが含まれています。使いやすく、汎用性、よく文書化され、そして速いです。 PHP、Python、Delphi、Mathematica Bindingsが利用可能です。動的にann（Cascade2）・使用できる（3つの関数呼び出しで登録、列車、実行）・早く（他のライブラリよりも最大150倍の速い実行）・多用途（多くのパラメータと機能を調整することが可能です）オンザフライ）・よく文書化されています（使いやすいリファレンスマニュアル、実装上の考慮事項を記述した50以上のページ大学の報告書、紹介記事など）・クロスプラットフォーム（Linux用のスクリプト、Windows用のDLLファイル） 、MSVC ++およびBorlandコンパイラのプロジェクトファイルも機能するように報告されています。 S・いくつかの使いやすい例（単純な列車の例と単純なテストの例）・両方の浮動小数点数と固定小数点数を使用することができます（実際には両方のfloat、double、intが利用可能です）・キャッシュ最適化（その余分な速度のために）・オープンソース（LGPLの下でライセンスされています）・トレーニングを容易にするためのフレームワーク・グラフィカルインタフェース・C ++バインディング・PHP拡張・Pythonバインディング・Delphiバインディング・.NETバインディング・Mathematica拡張・オクターブ拡張・Rubyバインディング・Debianパッケージこれが「高速人工ニューラルネットワークライブラリ」のいくつかの重要な機能です。 ・Cにおける多層人工ニューラルネットワーク図書館 ・BACKPRAPAGATIONトレーニング（RProp、QuickProp、Batch、Incremental） ・Ann（Cascade2）を動的に構築し訓練する進化型トポロジートレーニング ・使いやすい（3つの関数呼び出しでannを作成、訓練し、実行する） ・FAST（他のライブラリよりも最大150倍の速い実行） ・多用途（多くのパラメータと機能を調整する可能性があります） ・よく文書化された（使いやすいリファレンスマニュアル、実装上の考慮事項を説明した50ページの大学報告書と紹介文献） ・クロスプラットフォーム（LinuxおよびUNIX用のスクリプト、Windows用のDLLファイル、MSVC用のプロジェクトファイル、およびBorlandコンパイラのプロジェクトファイルも機能させる） ・実行されているいくつかの異なる起動機能（その余分な速度のための段階的な線形関数を含む） ・Anns全体を保存してロードするのが簡単です ・いくつかの使いやすい例（単純な列車の例と簡単なテストの例） ・浮動小数点数と固定小数点数の両方を使用できます（実際には、float、double、intの両方が利用可能です） ・キャッシュ最適化（その余分な速度のために） ・オープンソース（LGPLの下でライセンスされています） ・トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワーク ・グラフィカルインタフェース ・Cバインディング ・PHP拡張 ・Pythonバインディング ・デルファイバインディング ・.NETバインディング ・Mathematica Extension ・オクターブ拡張子 ・ルビーバインディング ・純粋なデータバインディング ・Debianパッケージ
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