ruby fann

Rubí

AI rápido

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Redes neuronales en ruby

Rubyfann, o "Ruby-Fann" es una gema Ruby (no se requieren rieles) que se una a Fann (red neuronal artificial rápida) desde un entorno de Ruby/Rails. Fann es A es una biblioteca de redes neuronales nativas de código abierto nativa gratuita, que implementa redes neuronales artificiales de múltiples capas, que respalda las redes totalmente conectadas y con escasamente conectadas. Es fácil de usar, versátil, bien documentado y rápido. RubyFann hace que trabajar con redes neuronales sea muy fácil utilizando ruby , con el beneficio adicional de que la mayor parte del trabajo pesado se realiza de forma nativa.

Una charla dada por nuestro amigo Ethan de Big-Oh Studios en Lone Star Ruby 2013: http://confreaks.com/videos/2609-lonestarruby2013-neural-networks-with-rubyfann

Instalación

Agregue esta línea al archivo gem de su aplicación:

 gem 'ruby-fann'

Y luego ejecutar:

 $ bundle

O instálelo usted mismo como:

 $ gem install ruby-fann

Uso

Primero, ve aquí y lee sobre Fann. No necesita instalarlo antes de usar la gema, pero la comprensión de Fann lo ayudará a comprender lo que puede hacer con la gema Ruby-Fann: http://leenissen.dk/fann/

Documentación:

Documentación de Ruby-Fann: http://tangledpath.github.io/ruby-fann/index.html

Ejemplo de entrenamiento y ejecución posterior:

  require 'ruby-fann'
  train = RubyFann :: TrainData . new ( :inputs => [ [ 0.3 , 0.4 , 0.5 ] , [ 0.1 , 0.2 , 0.3 ] ] , :desired_outputs => [ [ 0.7 ] , [ 0.8 ] ] )
  fann = RubyFann :: Standard . new ( :num_inputs => 3 , :hidden_neurons => [ 2 , 8 , 4 , 3 , 4 ] , :num_outputs => 1 )
  fann . train_on_data ( train , 1000 , 10 , 0.1 ) # 1000 max_epochs, 10 errors between reports and 0.1 desired MSE (mean-squared-error)
  outputs = fann . run ( [ 0.3 , 0.2 , 0.4 ] )

Guardar datos de capacitación para presentarlos y usarlos más tarde (continúa desde arriba)

  train . save ( 'verify.train' )
  train = RubyFann :: TrainData . new ( :filename => 'verify.train' )
  # Train again with 10000 max_epochs, 20 errors between reports and 0.01 desired MSE (mean-squared-error)
  # This will take longer:
  fann . train_on_data ( train , 10000 , 20 , 0.01 )

Guardar red capacitada para archivarla y usarla más tarde (continúa desde arriba)

  fann . save ( 'foo.net' )
  saved_nn = RubyFann :: Standard . new ( :filename => "foo.net" )
  saved_nn . run ( [ 0.3 , 0.2 , 0.4 ] )

Entrenamiento personalizado utilizando un método de devolución de llamada

Esta función de devolución de llamada se puede llamar durante el entrenamiento cuando se usa Train_on_Data, Train_on_File o Cascadetrain_on_data.

Es muy útil para hacer cosas personalizadas durante la capacitación. Se recomienda utilizar esta función al implementar procedimientos de capacitación personalizados, o al visualizar la capacitación en una GUI, etc. El args que toma la función de devolución de llamada son los parámetros dados al Train_on_Data, además de un parámetro de épocas que indica cuántas épocas tienen la capacitación. tomado hasta ahora.

El método de devolución de llamada debe devolver un entero, si la función de devolución de llamada devuelve -1, la capacitación terminará.

La devolución de llamada (Training_Callback) se llamará automáticamente si se implementa en su subclase de la siguiente manera:

 class MyFann < RubyFann :: Standard
  def training_callback ( args )
    puts "ARGS: #{ args . inspect } "
    0
  end
end

Un proyecto de muestra que usa Rubyfann para jugar Tic-Tac-Toe

https://github.com/bigohstudios/tictactoe

Colaboradores

1. Steven Miers
2. Ole krüger
3. dignati
4. Michal Pokorny
5. Scott Li (Locksley)
6. Alex.slotty

Que contribuye

1. Horcearlo
2. Crea tu rama de características ( git checkout -b my-new-feature )
3. Comprometer sus cambios ( git commit -am 'Add some feature' )
4. Empuje a la rama ( git push origin my-new-feature )
5. Crear nueva solicitud de extracción