ruby fann

Rubyfann

Ai rápido

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Redes neurais em ruby

Rubyfann, ou "Ruby-Fann" é uma gema de rubi (sem necessidade de trilhos) que se liga a Fann (rede neural artificial rápida) de dentro de um ambiente de rubi/trilhos. A FANN é A é uma biblioteca de rede neural de código aberto gratuito, que implementa redes neurais artificiais multicamadas, suportando redes totalmente conectadas e escassas conectadas. É fácil de usar, versátil, bem documentado e rápido. RubyFann torna o trabalho com redes neurais uma brisa usando ruby , com o benefício adicional de que a maior parte do levantamento pesado é feita nativamente.

Uma palestra dada por nosso amigo Ethan dos estúdios big-oh no Lone Star Ruby 2013: http://confraks.com/videos/2609-lonestarruby2013-neural-networks-with-rubfann

Instalação

Adicione esta linha ao GemFile do seu aplicativo:

 gem 'ruby-fann'

E depois execute:

 $ bundle

Ou instale você mesmo como:

 $ gem install ruby-fann

Uso

Primeiro, clique aqui e leia sobre Fann. Você não precisa instalá-lo antes de usar a jóia, mas o entendimento de Fann o ajudará a entender o que você pode fazer com a gema ruby-fann: http://leenissen.dk/fann/

Documentação:

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

Exemplo de treinamento e execução subsequente:

  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 ] )

Salvar dados de treinamento para arquivar e usá -los mais tarde (continuação de cima)

  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 )

Salvar uma rede treinada para arquivar e usá -la mais tarde (continuação de cima)

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

Treinamento personalizado usando um método de retorno de chamada

Essa função de retorno de chamada pode ser chamada durante o treinamento ao usar o Train_On_Data, Train_On_File ou CascadeTrain_on_Data.

É muito útil para fazer coisas personalizadas durante o treinamento. Recomenda -se usar essa função ao implementar procedimentos de treinamento personalizado ou ao visualizar o treinamento em uma GUI etc. Os args que a função de retorno de chamada leva são os parâmetros dados ao trens_on_data, além de um parâmetro de épocas que informa quantos épocas o treinamento têm levado até agora.

O método de retorno de chamada deve retornar um número inteiro, se a função de retorno de chamada retornar -1, o treinamento será encerrado.

O retorno de chamada (Training_Callback) será chamado automaticamente se for implementado na sua subclasse da seguinte maneira:

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

Um projeto de amostra usando Rubyfann para jogar 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

Contribuindo

1. Bifurcá -lo
2. Crie sua filial de recursos ( git checkout -b my-new-feature )
3. Comprometa suas alterações ( git commit -am 'Add some feature' )
4. Empurre para o ramo ( git push origin my-new-feature )
5. Crie um novo pedido de tração