Fast Artificial Neural Network Library

고속 인공 신경 네트워크 라이브러리는 모두 완전히 연결하고 부족하게 연결된 네트워크를 지원하는 C로 다층 인공 신경망을 구현합니다.
고정 및 부동 소수점 모두 크로스 플랫폼 실행이 지원됩니다. 이것은 트레이닝 데이터 세트의 취급이 용이하기위한 프레임 워크를 포함한다. 그것은 잘 문서화, 다재 다능 한, 사용하기 쉽고, 빠르다. PHP, 파이썬, 델파이와 티카 바인딩을 사용할 수 있습니다

특징 :. C에서

다층 인공 신경망 도서관
역 전파 훈련 (RPROP, Quickprop, 배치, 증분)
동적으로 구축하고 인공 신경망을 훈련 토폴로지 훈련 (Cascade2)를 진화
사용 (기차를 만들고 단지 세 가지 함수 호출과 ANN을 실행) 쉬운
고속 (다른 라이브러리보다 최대 150 배 빠른 실행)
다목적 (즉석 많은 매개 변수 및 기능을 조절하는 것이 가능)
잘 문서화 (참조 설명서를 사용하기 쉽게, 등을 구현 고려 사항을 설명하는 50 페이지의 대학 보고서 및 소개 기사)
크로스 플랫폼 (일 또한보고 MSVC와 볼랜드 컴파일러 Linux 및 UNIX, Windows 용 dll 파일, 프로젝트 파일에 대한 스크립트를 구성)
(속도의 여분의 비트에 대한 단계적 선형 기능 포함) 구현 몇 가지 다른 활성화 기능
저장하고 전체 앤스로드 용이
몇 가지 쉬운 예 (단순 기차 예와 간단한 테스트 예)를 사용하는
모두 부동 소수점 및 고정 소수점 숫자를 사용할 수 있습니다 (실제로는 모두 플로트, 더블 INT 사용할 수 있습니다)
캐시 (속도의 여분의 비트 용) 최적화
(LGPL 하에서 사용 가능) 오픈 소스
트레이닝 데이터 세트의 취급 용이성을위한 프레임 워크
그래픽 인터페이스
C 바인딩
PHP 확장
파이썬 바인딩
델파이 바인딩
.NET 바인딩
매스 매 티카 확장
옥타브 확장
루비 바인딩
순수 데이터 바인딩
데비안 패키지

이 릴리스의 새로운 기능입니다 :

이 버전은 레이어의 배열 매개 변수가 const를 나타 내기 위해 create_array 기능 변경은 (즉, 입력 만)는 문서화 된 C ++ 래퍼 및 샘플을 추가 C ++ 프로그램과는 많은 변화를 추가합니다.