WikiDer > Encog
Разработчики) | Джефф Хитон и участники |
---|---|
Стабильный выпуск | 3.4.0 / 1 сентября 2017 г. |
Репозиторий | https://github.com/encog |
Написано в | Ява, .Сеть |
Операционная система | Кроссплатформенность |
Тип | Машинное обучение |
Лицензия | Лицензия Apache 2.0 |
Интернет сайт | http://www.heatonresearch.com/encog |
Encog это машинное обучение рамки доступны для Ява и .Сеть.[1]Encog поддерживает различные алгоритмы обучения, такие как Байесовские сети, Скрытые марковские модели и Машины опорных векторов. Однако его главная сила заключается в нейронная сеть алгоритмы. Encog содержит классы для создания широкого спектра сетей, а также классы поддержки для нормализации и обработки данных для этих нейронных сетей. Обучайте поезда, используя множество различных методов. Многопоточность используется для обеспечения оптимальной производительности обучения на многоядерных машинах.
Encog можно использовать для множества задач, в том числе медицинских.[2] и финансовые исследования.[3] Также предоставляется инструментальная среда на основе графического интерфейса пользователя для моделирования и обучения нейронных сетей. Encog активно развивается с 2008 года.[4]
Архитектура нейронных сетей
- Нейронная сеть ADALINE
- Теория адаптивного резонанса 1 (ART1)
- Двунаправленная ассоциативная память (BAM)
- Машина Больцмана
- Нейронная сеть встречного распространения (CPN)
- Рекуррентная нейронная сеть Элмана
- Нейроэволюция дополняющих топологий (NEAT)
- Нейронная сеть с прямой связью (персептрон)
- Нейронная сеть Хопфилда
- Рекуррентная нейронная сеть Иордании
- Сеть радиальных базисных функций
- Рекуррентная самоорганизующаяся карта (RSOM)
- Самоорганизующаяся карта (Кохонен)
Техники тренировок
- Обратное распространение
- Устойчивое распространение (RProp)
- Масштабированный сопряженный градиент (SCG)
- Алгоритм Левенберга – Марквардта
- Распространение правил обновления Манхэттена
- Конкурсное обучение
- Hopfield Learning
- Обучение генетическому алгоритму
- Instar обучение
- Outstar Обучение
- ADALINE Обучение
Смотрите также
- ДЖУН: еще один нейронная сеть запрограммирован в Ява
- FANN, нейронная сеть, написанная на C с привязкой к большинству других языков.
- Deeplearning4j: Библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная для Java / C ++ с LSTM и сверточными сетями. Распараллеливание с Apache Spark и Aeron на процессорах и графических процессорах.
Рекомендации
- ^ Дж. Хитон http://www.jmlr.org/papers/volume16/heaton15a/heaton15a.pdf Encog: библиотека сменных моделей машинного обучения для Java и C #
- ^ Д. Хайдер, Дж. Верхейен, Д. Хоффманн http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-11-37.pdf Прогнозирование устойчивости ВИЧ-1 к бевиримату на основании генотипа
- ^ Дж. Хитон http://www.devx.com/opensource/Article/44014/1954 Базовое прогнозирование рынка с помощью нейронных сетей Encog
- ^ http://www.heatonresearch.com/encog Описание проекта Encog.