Быстрая искусственная нейронная сеть

Оригинальный автор(ы)	Штеффен Ниссен
Первоначальный выпуск	ноябрь 2003 г .; 20 лет назад
Стабильная версия	2.2.0 / 24 января 2012 г .; 12 лет назад
Репозиторий	github .с /libfann
Написано в	С
Операционная система	Кросс-платформенный
Размер	~2 МБ
Доступно в	Английский
Тип	Библиотека
Лицензия	LGPL
Веб-сайт	кредиты .дк / найденный /ВП

Быстрая искусственная нейронная сеть ( FANN ) — это кроссплатформенная библиотека программирования для разработки многоуровневых с прямой связью искусственных нейронных сетей (ИНС). Это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, лицензированное по лицензии GNU Lesser General Public License (LGPL).

Характеристики

FAN поддерживает кроссплатформенное выполнение одно- и многоуровневых сетей. Он также поддерживает арифметику с фиксированной и плавающей запятой . Он включает в себя функции, упрощающие создание, обучение и тестирование нейронных сетей. Он имеет привязки для более чем 20 языков программирования , включая часто используемые языки, такие как PHP , C# и Python .

На веб-сайте FANN несколько графических пользовательских интерфейсов доступны для использования с библиотекой, таких как FANNTool, Agiel Neural Network, Neural View, FannExeplorer, sfann и другие. Этот графический интерфейс облегчает использование FANN для пользователей, менее знакомых с программированием или ищущих простое готовое решение.

Обучение FANN осуществляется посредством обратного распространения ошибки . Внутренние функции обучения оптимизированы для сокращения времени обучения.

Обученные искусственные нейронные сети можно хранить в виде файлов .net, чтобы быстро сохранять и загружать ИНС для будущего использования или будущего обучения. Это позволяет разделить обучение на несколько более мелких шагов, что может быть полезно при работе с большими наборами обучающих данных или большими нейронными сетями.

История

Первоначально сценарий FANN был написан Штеффеном Ниссеном. Его первоначальная реализация описана в отчете Ниссена за 2003 год «Внедрение библиотеки быстрых искусственных нейронных сетей» (FANN) . ^{[ 1 ]} Этот отчет был представлен на компьютерных наук факультет Копенгагенского университета (DIKU). В своем первоначальном отчете Ниссен заявил, что одним из основных мотивов его написания FANN была разработка библиотеки нейронных сетей, которая была бы совместима как с арифметикой с фиксированной, так и с плавающей запятой. Ниссен хотел разработать автономного агента , способного учиться на собственном опыте. Его целью было использовать этого автономного агента для создания виртуального игрока в Quake III Arena, который мог бы учиться на игровом процессе.

С момента выпуска исходной версии 1.0.0 функции библиотеки были расширены создателем и ее многочисленными участниками, включив в них более практичные конструкторы , различные функции активации , более простой доступ к параметрам и привязки к нескольким языкам программирования. его скачали 450 000 раз С момента перехода на SourceForge в 2003 году ; Только в 2016 году — 29 000 раз.

Исходный код теперь размещен на GitHub . Проект был неактивен с ноября 2015 года по май 2018 года; в разделе проблем некоторые пользователи упомянули, что с автором больше невозможно связаться. С 2018 года разработка снова активизировалась благодаря вкладу нескольких соавторов. ^{[ 2 ]}

Исследовать

Оригинальный отчет FANN, написанный Штеффеном Ниссеном, был процитирован 526 раз в Google Scholar . Библиотека использовалась для исследований в области распознавания изображений , машинного обучения , биологии , генетики , аэрокосмической техники , наук об окружающей среде и искусственного интеллекта .

Известные публикации, в которых цитируется FANN, включают:

Папа, JP (2009). «Контролируемая классификация шаблонов на основе леса оптимальных путей». Международный журнал систем и технологий визуализации .
Папа, JP (2012). «Эффективная контролируемая классификация леса по оптимальному пути для больших наборов данных». Распознавание образов .
Энцвейлер, М. (2011). «Многоуровневая система смешанных экспертов для классификации пешеходов». Транзакции IEEE при обработке изображений .
Голлер, Б. (2011). «Методика обновления стохастической модели сложных аэрокосмических конструкций». Конечные элементы в анализе и проектировании .
Тарталья, Г.Г. (2006). «Прогнозирование локальной структурной стабильности белков по их аминокислотным последовательностям». Структура .

Языковые привязки

изначально был написан на языке C. FANN Участники FANN создали множество других языковых привязок, в том числе:

FannCSharp
- С#
девушки
- Ява
FANN-оболочка для C++
- С++
узел вентилятора
- узел.js
Found.js
- JavaScript
PHP ФАНН ^{[ 3 ]}
- PHP
Фортран ФАНН
- Фортран
Ржавчина НАЙДЕНА
- Ржавчина
фаннерл
- Эрланг
Питон НАЙДЕН
- Питон
ЗаброшенныйFANN
- Д
Fann2Mql
- МетаТрейдер 4 (MQL4)
АЙ-ФАНН
- Перл
рубиновый веер
- Руби
hrb4fan
- Гавань
Дельфи ФАНН
- Дельфи
Искусственные нейронные сети Tcl
- Ткл
черт возьми
- Два
Пролог ФАНН
- Визуальный Пролог 7
плфанн
- SWI-Пролог
го-фанн
- Идти
ФАН-ядро
- Мыло, Веб-сервис
МАТЛАБ ФАНН
- МАТЛАБ
R-привязка libfann
- Р
ФаннаАда
- Есть
хфанн
- Хаскелл
Энн.*
- ТРАВА
октава-фанн
- Октава
Смолток ФАНН
- Писк
ПД АНН
- Чистые данные

См. также

Глубокое обучение

Ссылки

^ Ниссед, Штеффен (2003). Реализация библиотеки быстрых искусственных нейронных сетей (FANN) (Отчет). Кафедра компьютерных наук Копенгагенского университета (DIKU).
^ «Владелец этого репо вышел на пенсию/исчез? [ так в оригинале ]» . Гитхаб .
^ «PHP: FANN — Руководство» . www.php.net . Проверено 8 октября 2022 г.

Внешние ссылки

[1] Ниссед, Штеффен (2003). Реализация библиотеки быстрых искусственных нейронных сетей (FANN) (Отчет). Кафедра компьютерных наук Копенгагенского университета (DIKU).

[2] «Владелец этого репо вышел на пенсию/исчез? [ так в оригинале ]» . Гитхаб .

[3] «PHP: FANN — Руководство» . www.php.net . Проверено 8 октября 2022 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]