Энког
 | |
| Разработчик(и) | Джефф Хитон и участники |
|---|---|
| Стабильная версия | 3.4.0
/ 1 сентября 2017 г. |
| Репозиторий | https://github.com/encog |
| Написано в | Ява , .Net |
| Операционная система | Кросс-платформенный |
| Тип | Машинное обучение |
| Лицензия | Лицензия Апач 2.0 |
| Веб-сайт | www |
Encog — это платформа машинного обучения , доступная для Java и .Net . [ 1 ] Encog поддерживает различные алгоритмы обучения, такие как байесовские сети , скрытые марковские модели и машины опорных векторов . Однако его главная сила заключается в алгоритмах нейронной сети . Encog содержит классы для создания самых разных сетей, а также классы поддержки для нормализации и обработки данных для этих нейронных сетей. Encog тренируется, используя множество различных техник. Многопоточность используется для обеспечения оптимальной производительности обучения на многоядерных машинах.
Encog можно использовать для решения многих задач, в том числе медицинских. [ 2 ] и финансовые исследования. [ 3 ] Также предоставляется рабочая среда на основе графического пользовательского интерфейса, помогающая моделировать и обучать нейронные сети. Encog находится в активной разработке с 2008 года. [ 4 ]
Архитектуры нейронных сетей
[ редактировать ]- Нейронная сеть АДАЛИН
- Теория адаптивного резонанса 1 (ART1)
- Двунаправленная ассоциативная память (БАМ)
- Машина Больцмана
- Нейронная сеть встречного распространения (CPN)
- Рекуррентная нейронная сеть Элмана
- Нейроэволюция дополняющих топологий (NEAT)
- Нейронная сеть прямого распространения (персептрон)
- Нейронная сеть Хопфилда
- Иорданская рекуррентная нейронная сеть
- Радиальная базисная функциональная сеть
- Рекуррентная самоорганизующаяся карта (RSOM)
- Самоорганизующаяся карта (Кохонен)
Методики обучения
[ редактировать ]- Обратное распространение ошибки
- Устойчивое распространение (RProp)
- Масштабированный сопряженный градиент (SCG)
- Алгоритм Левенберга – Марквардта
- Распространение правила обновления Манхэттена
- Конкурсное обучение
- Обучение Хопфилда
- Обучение генетическим алгоритмам
- Инстар Обучение
- Обучение Аутстар
- АДАЛИН Обучение
См. также
[ редактировать ]- JOONE : еще одна нейронная сеть, запрограммированная на Java.
- 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.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Дж. Хитон http://www.jmlr.org/papers/volume16/heaton15a/heaton15a.pdf Encog: Библиотека взаимозаменяемых моделей машинного обучения для Java и C#
- ^ Д. Хайдер, Дж. Верхайен, 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.