あなたはどのような人工ニューラルネットワークまたは「生物学」ニューラルネットワークライブラリ/ソフトウェアを使用していますか？
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Russian質問
あなたは何を使うのですか？
解決
あなたのシムをしたい方法の詳細に依存して異なるネットワークシミュレータがたくさんありますし、ネットワークのどのようなシミュレートしたい。
NEURONとGENESISは、あなたも、樹状突起などの行動まで（私はあなたがおそらくないgeussingよ）完全な生物学的ネットワークをシミュレートする場合に適しています。
NESTとSPLITや他のいくつかは、あなたがノードごとに人口を作成し、全住民が何をするか見人口のシミュレーションを行うのに適しています。これはかなり「業界標準のアプローチであり、研究や商用アプリケーションで多く使用されているので、に見る価値があります。私は、IBMが彼らの研究のいくつかのためにSPLITを使用することを知っています。
（非常にクールな場合）あなたは人口がどうなるのかモデル化するために微分方程式を使用したい場合はMIINDは良いですが、このアプローチは、比較的新しく、計算コストが高いです。
それはあなたが望んでいたまさにあるかどうかわからない！
（N.B。あなたが単語「シミュレータ」と一緒にキャップ内の名前のいずれかをグーグル場合は、=、関連するウェブページになってしまいます）。
他のヒント
ファスト人工ニューラルネットワークライブラリ（FANN）多層を実装して無料のオープンソースニューラルネットワークライブラリですの両方完全に接続し、まばらに接続されたネットワークをサポートするCでの人工ニューラルネットワーク。固定および浮動小数点の両方でクロスプラットフォームの実行がサポートされています。これは、トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワークが含まれています。十分に文書化、汎用性の高い、使いやすく、かつ高速です。 PHP、C ++ ,. NET、エイダ、パイソン、デルファイ、オクターブ、ルビー、Prologの純粋なデータとMathematicaバインディングが用意されています。
FannTool のグラフィカル・ユーザ・インターフェースはまた、ライブラリーのために利用可能である。
私はすぐにすべてのデータマイニングアルゴリズムで遊んでたいと思っていた時はいつでも、私は<のhref =「http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/」のrel = "nofollowをアップロードnoreferrer ">ウェカの。それはかなり複雑だが、それはカスタマイズの多くの（ニューラルネットワークを含む）のアルゴリズムの多くを実装しています。プラス、それはNNのためのいくつかの視覚化を持っています。
これは古いですが、私はいつも使用している NeuroShell 2 の私自身のコードを使用していません。残念ながら、それは無料ではありません。私は新しいNeuroShellsが株式を予測するためだけに設計されていると考えています。
あなたは深い学習の実験を探しているなら、あなたがになっているはずです Theano （Theanoに基づいている）Pylearn2
