Какую библиотеку/программное обеспечение искусственной нейронной сети или «биологической» нейронной сети вы используете?
https://stackoverflow.com/questions/687439
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
RussianВопрос
Что ты используешь?
Решение
Существует множество различных сетевых симуляторов, в зависимости от того, насколько детально вы хотите проработать свой симулятор и какую сеть вы хотите имитировать.
NEURON и GENESIS хороши, если вы хотите смоделировать полные биологические сети (чего, я полагаю, вы, вероятно, не делаете), вплоть до поведения дендритов и т. д.
NEST, SPLIT и некоторые другие хороши для моделирования популяции, где вы создаете популяцию по отдельности и смотрите, что делает вся популяция.Это в значительной степени «отраслевой» стандартный подход, который часто используется в исследованиях и коммерческих приложениях, поэтому его стоит изучить.Я знаю, что IBM использует SPLIT для некоторых своих исследований.
MIIND хорош, если вы хотите использовать дифференциальные уравнения для моделирования того, что будет делать популяция, но этот подход относительно новый и требует больших вычислительных затрат (хотя и очень крутой).
Не уверен, что это именно то, что вы хотели!
(Н.Б.если вы загуглите любое имя, написанное заглавными буквами, вместе со словом «симулятор», вы попадете на соответствующую веб-страницу =)
Другие советы
Библиотека быстрых искусственных нейронных сетей (FANN) — это бесплатная библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая реализует многослойные искусственные нейронные сети на языке C с поддержкой как полностью связанных, так и разреженных сетей.Поддерживается кросс-платформенное выполнение как с фиксированной, так и с плавающей запятой.Он включает в себя платформу для удобной обработки наборов обучающих данных.Он прост в использовании, универсален, хорошо документирован и быстр.Доступны привязки PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data и Mathematica.
FannTool Для библиотеки также доступен графический интерфейс пользователя.
Всякий раз, когда мне хотелось быстро поиграться с каким-либо алгоритмом интеллектуального анализа данных, я просто загружал Века.Он довольно сложен, но реализует множество алгоритмов (включая нейронные сети) с широкими возможностями настройки.Кроме того, он имеет некоторые визуализации для нейронных сетей.
Он старый, но я всегда использовал НейроШелл 2 когда я не использую свой собственный код.К сожалению, это не бесплатно.Я думаю, что новые NeuroShells предназначены только для прогнозирования акций.
Если вы хотите поэкспериментировать с глубоким обучением, вы должны заглянуть в Теано Pylearn2 (который основан на Theano)
