AI :: NNFLEX :: BackProp AI :: NNFLEX :: Backprop-Projekt ist ein schneller, reiner Perl-Backprop Neural Net Simulator.
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AI :: NNFLEX :: BackProp Beschreibung

AI :: NNFLEX :: Backprop-Projekt ist ein schneller, reiner perl Backprop Neural Net Simulator. AI :: NNFLEX :: BackProp-Projekt ist ein schneller, reiner Perl-BackProp Neural Net Simulator.Synopsis Verwenden Sie AI :: NNFLEX :: BackProp; mein $ network = ai :: nnflex :: backprop-> neu (Konfigurationsparameter => Wert); $ network-> add_layer (Knoten => X, AktivierungFunction => 'Funktion'); $ network-> init (); Verwenden Sie AI :: NNFLEX :: Dataset; Mein $ DataSet = AI :: NNFLEX :: Dataset-> NEU (, , , ]; mein $ sqrerror = 10; während ($ sqrerror> 0.01) {$ sqrerror = $ dataset-> lernen ($ network); } $ network-> Läsion ({'Knoten' => Wahrscheinlichkeit, 'Verbindungen' => Wahrscheinlichkeit}); $ network-> dump_state (Dateiname => 'Badgers.WTS'); $ network-> load_state (Dateiname => 'badgers.wts'); Mein $ OutputsRef = $ Dataset-> Run ($ $ Network); Meine $ outputsref = $ network-> -ausgabe (Layer => 2, runde => 1); AI :: NNFLEX :: BackProp ist eine Klasse, um Feedforward, BackPropagation Neuronalnetze zu erzeugen. Es erbt verschiedene Konstrukte von AI :: NNFLEX und AI :: NNFLEX :: FEEDFLEX :: Hier ist hier als Standalone dokumentiert. Der Code sollte einfach genug sein, um für Unterrichtszwecke zu verwenden, aber eine einfachere Implementierung eines einfachen Backprop-Netzwerks ist in enthalten Die Beispieldatei bp.pl. Dies leitet sich von Phil Brierleys frei verfügbar Java-Code unter www.philbrierley.com.ai::nnflex::BackProp lehnt sich an, um NN- und kognitive Modellierungsanwendungen zu unterrichten. Zukünftige Module umfassen wahrscheinlich mehr biologisch plausible Netze wie Devries und Principes Gamma Model.full Dokumentation für AI :: nnflex :: dataset ist in den Modulen eigener Perldoc zu finden. Es ist hier nur dokumentiert. Anforderungen: · Perl.

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