 | joJooneは、使いやすいグラフィカルインタフェースを備えたニューラルネットワークJavaフレームワークです。 |
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Jooneは、使いやすいグラフィカルインタフェースを備えたニューラルネットワークJavaフレームワークです。 Jione Projectは、人工ニューラルネットワークを作成、訓練し、テストするための無料のニューラルネットワークフレームワークです。目的は、最新のJava Technologiesに基づいて、熱狂的でプロフェッショナルなユーザーの両方に強力な環境を作成することです.Jooneは、JIONEで開発されたすべてのアプリケーションの支点である中央エンジンによって構成されています。 Jioneのニューラルネットワークはローカルマシン上に構築でき、分散環境でトレーニングされ、Core Engineで配布された単純なコンポーネントから新しいアルゴリズムまたは新しいアーキテクチャを実装するために新しいモジュールまたは新しいアーキテクチャを実行するように新しいモジュールを作成できます。主なアイデアは、コアフレームワークを中心に回転するAIアプリケーションのZillionを促進するための基礎を作成することです。ビジュアルインタフェースから分離され、それに基づいて新しいアプリケーションを簡単に実装できます。・JOONEはポータブルで、100％純粋なJavaで書かれています。大きなマルチプロセッサマシンから小さなPalmtopデバイスへの任意の環境で実行できます。ニューラルネットワークの使いやすさと交通機関・加水に基づくニューラルネットワークは、使用可能なスタンドアロン（それらを作成または訓練したフレームワークから分離されています）。・ジョインのニューラルネットワークは、一般的なプロトコル（HTTPまたはFTPのような）を使用して転送できます。リモートマシンフレームワークの拡張性・フレームワークは、新しい学習アルゴリズムまたは新しいアーキテクチャを実装するために、より多くのコンポーネントで拡張可能です。・起点を使用すると、あらゆる種類の最適化を実装することが可能です。特定の問題（すなわち、最良のニューラルネットワークを見つけるために）最良の解決策を見つけるための2つの主な方法がある。局所的最適化およびグローバル最適化技術。局所的な最適化は、「内部の」メカニズム（最も有名なものです）、グローバルな最適化を適用して、代わりに、定義済みのNNのグループ間で最適なNNを選択するためのいくつかの外部技術を適用する最善の解決策を見つけようとします。遺伝的アルゴリズム）どちらも加盟店で実装されており、その拡張性のおかげで多くの新しい最適化技術を実験することができます。マルチスレッドとスケーラビリティ・JooneのCore Engineは、利用可能なすべてのコンピューティングリソースを使用してスケーリングすることができるマルチスレッドエンジンをベースにしています。ライセンス・起動は自由に使えます。そのライセンスはより少ない一般的な公共ライセンス（LGPL）です。・1.2.1安定リリースでは何でも新しいことが何であれ、それを試してみることをお勧めします。スクリプト言語。・データを入力する対数変換（基本e）を適用するためのLogarithmicPluginが追加されました。ニューラルネットワークをXML形式で保存することを許可するために、GUIエディタに「XMLを保存」が追加されました。・トレーニングモードでの学習を妨げた問題を含めて、いくつかのバグが修正されました。・検査パネルはこれが理にかなっていないレイヤーのバイアスを表示しなくなりました。・このリリースは、検査された値がクリップボードにコピーされたときに最初の列の欠如を修正しました。2.0.0RC1開発リリースの新機能：・パフォーマンスが向上しましたシングルスレッドモードを追加することによって、コアエンジンのリファクタリングのおかげで50％まで。・APIの複雑さを隠すために一連のツールが追加されました。・画像ファイルから直接読み書きするために新しいイメージI / Oコンポーネントが追加されました。・C分類の問題の1つを解決できるニューラルネットワークを構築するために新しいソフトマックス層が追加されました。・新しいファイル選択パネルとビジュアルカレンダーパネルを採用することで、プロパティパネルの使いやすさが改善されました。・いくつかのバグが修正され、ドキュメントが新機能で更新されました。
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