Neuroph Ein freier und offener leichter java neuronaler Netzwerkrahmen, um gemeinsame neuronale Netzarchitekturen zu entwickeln und zu simulieren
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Neuroph Stichworte

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Neuroph Beschreibung

Ein freier und offener leichter Java-Neural-Netzwerk-Framework, um gemeinsame neuronale Netzwerkarchitekturen zu entwickeln und zu simulieren Neuroph ist ein offener leichter Java-Neural-Netzwerk-Rahmen, der zur Entwicklung gemeinsamer neuronaler Netzarchitekturen verwendet werden kann. Neuroph enthält eine gut gestaltete Java-Bibliothek mit einer kleinen Anzahl von Basisklassen, die den grundlegenden NN-Konzepten entsprechen, und es verfügt auch über einen schönen GUI-neuronalen Netzwerk-Editor. NEUR: neuropops wird als Open-Source-Bibliothek unter der GNU-Geringer-General Public License v3.0 veröffentlicht. Es ist kostenlos, es unter diesen Bedingungen zu verwenden. Hier sind einige wichtige Merkmale von "Neuroph": · Kleine Anzahl der wesentlichen Klassen (nur 10), die leicht wiederverwendet werden können · Unterstützung für überwachte und unbeaufsichtigte Lernregeln · Eine einfach zu folgende Struktur und Logik. · GUI-Tool für neuronale Netzwerkentwicklung EasyNurons · Unterstützte neuronale Netzwerkarchitekturen · Adaline · Perceptron. · Multi-Layer-Perzeptron mit Backpropagation · Hopfield Network. · Konhonennetzwerk. · Hebbisches Netzwerk. · Maxnet. · Wettbewerbsnetzwerk · RBF-Netzwerk. · NFR. Anforderungen: · Java Was ist neu in dieser Version: · Kohonen-Netzwerkprobe hatte Fehler mit Zeichnung · Fest · Die Backpropagation mit TANH warf die Ausnahme Behoben und einige neue Funktionen: · Basic Neuron-Probe · Unbeaufsichtigtes Hebbian-Lernen · Oja Lernregel · Neue GUI-Komponenten Jneuron, Jlayer und Jneuralnetz, die eine sauberere API und neue Funktionen wie Neuronfarbe je nach Aktivierungsniveau liefern

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