 | Schnelle künstliche neuronale NetzwerkbibliothekSchnelle künstliche neuralische Netzbibliothek ist eine mehrschichtige künstliche neuralische Netzbibliothek. |
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Schnelle künstliche neuronale Netzwerkbibliothek Ranking & Zusammenfassung
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Schnelle künstliche neuronale Netzwerkbibliothek Stichworte
Schnelle künstliche neuronale Netzwerkbibliothek Beschreibung
Die schnelle künstliche neuralische Netzwerkbibliothek ist eine multifunktionale künstliche neuronale Netzbibliothek. Die schnelle künstliche neuralische Netzbibliothek setzt mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke in c mit Unterstützung für vollständig angeschlossene und dünn angeschlossene Netzwerke. Es enthält einen Rahmen für eine einfache Handhabung von Trainingsdatensätzen. Es ist einfach zu bedienen, vielseitig, gut dokumentiert und schnell. PHP, Python-, Delphi- und Mathematica-Bindungen sind verfügbar. Hier sind einige wichtige Merkmale der "schnellen künstlichen neuralischen Netzbibliothek". erstellt und baut den Ann (Cascade2) dynamisch auf, · Einfach zu verwenden (Erstellen, Zug und Ausführen eines Ann mit nur drei Funktionsaufrufen) · Schnelle (bis zu 150-mal schneller Ausführung als andere Bibliotheken) · Vielseitig (möglich, um viele Parameter und Funktionen anzupassen On-the-fliege) · Gut dokumentiert (ein einfach zu bedienendes Referenzhandbuch, eine 50+ -Seite-Universitätsbericht, die die Umsetzungsegmate usw. beschreibt usw. und einen Einführungsartikel) · Cross-Platform (Konfigurieren von Skript für Linux und UNIX, DLL-Dateien für Windows , Projektdateien für MSVC ++- und Borland-Compiler werden ebenfalls berichtet) · Mehrere verschiedene Aktivierungsfunktionen implementiert (einschließlich schrittweise linearer Funktionen für dieses zusätzliche Geschwindigkeit) · Einfach, um den gesamten Ann zu speichern und zu laden s · Mehrere benutzerfreundliche Beispiele (einfaches Zugbeispiel und einfaches Testbeispiel) · Kann sowohl Schwimmspunkt als auch Festpunktnummern verwenden (eigentlich sowohl schwimmend, doppelt als auch int verfügbar) · Cache-Optimiert (für dieses zusätzliche Geschwindigkeit) · Öffnen Quelle (lizenziert unter LGPL) · Rahmen für eine einfache Handhabung von Trainingsdatensätzen · Grafische Schnittstelle · C ++ - Bindungen · PHP-Verlängerung · Python-Bindungen · Delphi-Bindungen · .NET-Bindungen · Mathematica-Erweiterung · Oktavverlängerung · Rubin-Bindungen · Reine Datenbindungen · Debian-Paket Hier sind einige wichtige Merkmale der "schnellen künstlichen neuralischen Netzbibliothek": · Multilayer-künstliche neuralische Netzbibliothek in c · Backpropagationstraining (RPROP, QuickProp, Charge, Incmemental) · Entwicklung von Topologietraining, die den Ann (Cascade2) dynamisch baut und schult. · Einfach zu bedienen (Erstellen, Zug und Ausführen eines Ann mit nur drei Funktionsanrufen) · Schnelle (bis zu 150-fache schnellere Ausführung als andere Bibliotheken) · Vielseitig (möglich, um viele Parameter und Merkmale an der Fliege anzupassen) · Gut dokumentiert (ein einfach zu bedienendes Referenzhandbuch, ein 50-seitiger Universitätsbericht, der die Umsetzungsegmate usw. beschreibt usw. und einen Einführungsartikel) · Cross-Platform (Konfigurieren von Skript für Linux und UNIX, DLL-Dateien für Windows, Projektdateien für MSVC- und Borland-Compiler werden ebenfalls berichtet) · Mehrere verschiedene Aktivierungsfunktionen (einschließlich schrittweise linearen Funktionen für dieses zusätzliche Geschwindigkeit) · Leicht zu speichern und ganzen Anns zu laden · Mehrere benutzerfreundliche Beispiele (einfaches Zugbeispiel und einfaches Testbeispiel) · Kann sowohl Schwimmspunkt als auch Festpunktnummern verwenden (eigentlich sowohl Float, doppelt und int sind verfügbar) · Cache-Optimiert (für dieses zusätzliche Geschwindigkeit) · Open Source (lizenziert unter LGPL) · Rahmen für die einfache Handhabung von Trainingsdatensätzen · Grafische Schnittstelle. · C-Bindungen. · PHP-Erweiterung. · Python-Bindungen. · Delphi-Bindungen. · .NET Bindungen. · Mathematica-Erweiterung. · Oktaverweiterung. · Rubinbindungen · Reine Datenbindungen · Debian-Paket.
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