Quel réseau de neurones artificiels ou réseau de neurones « biologique » bibliothèque / logiciel utilisez-vous?
https://stackoverflow.com/questions/687439
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Qu'est-ce que vous utilisez?
La solution
Il y a beaucoup de différents simulateurs de réseau dépend de la façon dont vous voulez faire détaillée votre sim, et quel type de réseau que vous souhaitez simuler.
NEURON et GENESIS sont bons si vous souhaitez simuler des réseaux biologiques complets (qui je vous geussing ne probablement pas), même jusqu'au comportement des dendrites etc.
NEST et SPLIT et quelques autres sont bons pour faire des simulations de population où vous créez la population sur une base nœud par nœud et voir ce qui fait toute la population. Ceci est à peu près l'approche standard « de l'industrie », et est beaucoup utilisé dans les applications de recherche et commerciales, donc il y a dignes d'intérêt. Je sais que IBM utilise pour certains SPLIT leurs recherches.
MIIND est bon si vous voulez utiliser des équations différentielles pour modéliser ce une population ferait, mais cette approche est relativement nouvelle et coûteuse informatiquement (si elle est très cool).
Je ne sais pas si c'est exactement ce que vous vouliez!
(N.B.. Si vous google l'un des noms des casquettes avec le mot « simulateur » va à la page Web concernée =)
Autres conseils
rapide Bibliothèque Artificial Neural Network (FANN) est une bibliothèque de réseau de neurones open source, qui met en oeuvre multicouche réseaux de neurones artificiels en C avec un support pour les deux réseaux pleinement connectés et reliés à faible densité. exécution multi-plateforme à la fois le point fixe et flottant sont pris en charge. Il comprend un cadre pour faciliter la manipulation des ensembles de données de formation. Il est facile à utiliser, polyvalent, bien documenté, et rapide. PHP, C ++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Les liaisons de données pures et Mathematica sont disponibles.
FannTool Une interface utilisateur graphique est disponible pour la bibliothèque.
Chaque fois que je l'ai voulu jouer avec un algorithme d'exploration de données rapidement, je charge juste en haut Weka . Il est assez complexe, mais il met en œuvre un grand nombre d'algorithmes (y compris les réseaux de neurones) avec beaucoup de personnalisation. De plus, il a des visualisations pour les réseaux neuronaux.
Il est vieux, mais je l'ai toujours utilisé NeuroShell 2 quand ne pas utiliser mon propre code . Malheureusement, il est libre. Je pense que les nouveaux NeuroShells sont conçus uniquement pour prédire les stocks.
Si vous cherchez à expérimenter avec l'apprentissage en profondeur, vous devriez examiner Théano Pylearn2 (qui est basé sur Theano)
