흥미로운 연구 문제에 신경 네트워크를 사용해야합니다. 내가 제일 NN 년대 C.Neural Network 프레임 워크는 성능, 사용 편의성 및 결과의 정확성에서 최상의 균형을 제공합니까?
내가 자바 나 PHP와 통합 할 수 있도록하고 싶습니다에 아마 의심하지만
모든 언어는 괜찮지 만, 그것은 100 % 필요가있다.
수십 개의 오픈 소스 NN 프레임 워크 중에서 가장 좋은 것은 무엇입니까?
Fast Artificial Neural Network Library (FANN) - 내 추천 : 연구에서 가장 빠른 라이브러리를 찾았습니다.
소개 :
빠른 인공 신경 네트워크 라이브러리는 모두 완전히 연결하고 부족하게 연결된 네트워크를 지원하는 C에서 다층 인공 신경 네트워크를 구현하는 무료 오픈 소스 신경 네트워크 라이브러리입니다. 고정 및 부동 소수점에서의 플랫폼 간 실행이 지원됩니다. 교육 데이터 세트를 손쉽게 처리 할 수있는 프레임 워크가 포함되어 있습니다. 사용하기 쉽고 다용도이며 문서화가 잘되고 빠릅니다. PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 및 Mathematica 바인딩을 사용할 수 있습니다. 라이브러리를 사용하는 방법에 대한 예제와 권장 사항이 포함 된 참조 설명서가 라이브러리와 함께 제공됩니다. 그래픽 사용자 인터페이스는 라이브러리에서도 사용할 수 있습니다.
다음과 같은 것이 필요합니다. WEKA 다른 기계 학습 알고리즘의 무료 (자바) 구현입니다.
옵션을 탐색하는 경우 사용 용이성 + 정확성을 고려해야하며 유망한 결과를 얻으면 성능에 대해 걱정해야합니다. 이를 위해 R의 신경망 라이브러리가 아마도 가장 포괄적 일 것입니다. 예를 들어, here을 참조하십시오.
Matlab에 액세스 할 수있는 신경 네트워크 및 생물 통계학 툴박스에는 알고리즘이 많이 포함되어 있습니다. 다시 말하지만, 이러한 것들은 사용하기 쉽고 가능하지 않다면 교정하기 쉽습니다.
유망한 결과가 나오면 "임의의 포리스트 알고리즘을 가장 빨리 구현하는 것은 무엇입니까?"와 같은 질문을 세분화 할 수 있습니다.
저는 현재 신경 쓸 수있는 GUI를 사용하여 순전히 PHP로 작성된 신경 회로망을 쓰고 있습니다. 언급 한 바와 같이
연구, 응?
MATLAB의 Neural Network Toolbox은 손에 넣을 수있는 방법입니다.
이것은 현명한 조언입니다. 나는 파이썬 (PyBrain)을위한 쉬운 신경망 라이브러리를 만났지 만 버려진 것처럼 보이고 네트워크가 제대로 작동하지 못한다. (다른 라이브러리에서도 작동 함). 방금 시간을 낭비하고 공부하고 깨진 도서관을 배웠습니다. OP, C (및 기타 바인딩) 및 MatLab NN 도구와 같은 기본 도구를 사용해야합니다. – renatov