aureservoir AureServoirは、アナログリザーバコンピューティングニューラルネットワーク（エコー状態ネットワーク）のためのC ++ライブラリーです。
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aureservoir 説明

AureServoirは、Analog Reservoirコンピューティングニューラルネットワーク（エコー状態ネットワーク）のためのC ++ライブラリです。 AureServoirはアナログリザーバコンピューティングニューラルネットワーク（エコー状態ネットワーク）のためのC ++ライブラリーです.Reservoir Computingは、出力重みのみが訓練されているのは最近の再発性のニューラルネットワーク計算です。これは、トレーニングが単純な線形回帰タスクであり、最小限の最小値に入ることができないという大きな利点があります。そのようなネットワークは、このリザーバに接続されたランダムに作成された、固定された、疎リセーブおよび訓練可能な出力層からなる。ほとんどの既知の型は「エコー状態ネットワーク」と「液体ステートマシン」であり、これは様々な機械学習ベンチマークに関する非常に有望な結果を達成した。このライブラリは、オープンソース（L-GPL）であり、ECHOステートネットワークの非常に効率的な実装であるべきです。科学計算パッケージへのバインディング（これまでPython / Numpy、純粋なデータ、およびオクターブには機能していますが、すべての人はオフラインおよびリアルタイムシミュレーションのためにMATLABバインディングを行うように依頼されます。それは新しいシミュレーション、トレーニング、および適応アルゴリズムで簡単に拡張することができます。これは、関数オブジェクトであり、メインクラスによって自動的に使用されます。漏洩インテグレータニューロンを用いたアルゴリズム・一般的なIIR - フィルタニューロンを用いたバンドパススタイルニューロンを用いたアルゴリズム・一般的なIIR - フィルタニューロンを用いたシミュレーションアルゴリズム・ニューロンの前のIIRフィルタを用いたアルゴリズム非線形性・追加の二乗状態更新を用いた追加の遅延除去・シミュレーションアルゴリズム・擬似逆転・トレーニングアルゴリズムを用いたオフライン逆流・トレーニングアルゴリズム・リッジ回帰/ Tikhonov正則化を備えたアルゴリズム・擬似照度誤差除去のためのオフラインアルゴリズム：・C ++ライブラリーのFlens・Python、Numpy・FFTW3がFFT計算に必要・SconSinstallation：C ++ AureServoirライブラリは、TEMを持つヘッダーファイルで構成されていますプレートクラスは、ライブラリーをコンパイルする必要はありません.Small Introの使用方法：一般的なスコンズですべての依存関係をチェックし、コマンドsconsを使用してコンパイルを開始できます。 root権限。追加的にインストールされているライブラリといくつかの最適化フラグの代替パスを設定することができますが、使用可能なオプションはscons -h.h.thenで見ることができます。オプションは保存され、一度に設定するだけで保存されます。重要：何かが間違っている場合に備えて、Auteservoir / ExamplesのC ++の例をコンパイルしようとします。そのためには、ディレクトリAureServoir / Exabledに入り、コマンドスコンを使用してコンパイルするか、SCONS -Hを使用して、どの追加オプションを設定できるかを確認します.AureServoir / Pythonに変更し、Python Bindings.again型スコンやスコンをコンパイルしようとします。 -h追加のオプションを確認してライブラリをコンパイルします。その後、システム全体をインストールする場合は、root権限でインストールします。

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