fann

ห้องสมุดเครือข่ายประสาทเทียมที่รวดเร็ว

คนฟาง

ห้องสมุด Neural Network (FANN) Fast Athificial Neural เป็นห้องสมุด Neural Network โอเพนซอร์สฟรีซึ่งใช้เครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้นใน C พร้อมการสนับสนุนสำหรับเครือข่ายที่เชื่อมต่อและเชื่อมต่ออย่างเบาบาง

รองรับการดำเนินการข้ามแพลตฟอร์มทั้งในจุดคงที่และจุดลอยตัว มันมีกรอบสำหรับการจัดการชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ง่าย มันใช้งานง่ายอเนกประสงค์เอกสารที่ดีและรวดเร็ว

มีการเชื่อมโยงกับภาษาการเขียนโปรแกรมมากกว่า 15 ภาษา

บทความบทนำที่อ่านง่ายและคู่มืออ้างอิงมาพร้อมกับห้องสมุดพร้อมตัวอย่างและคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการใช้ห้องสมุด

อินเทอร์เฟซผู้ใช้กราฟิกหลายแห่งยังมีให้สำหรับไลบรารี

คุณสมบัติของ Fann

• ห้องสมุดเครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้นใน C
• การฝึกอบรม BackPropagation (RPROP, QuickProp, Batch, เพิ่มขึ้น)
• การพัฒนาทอพอโลยีที่พัฒนาขึ้นซึ่งสร้างและฝึกอบรม Ann (Cascade2) แบบไดนามิก
• ใช้งานง่าย (สร้างฝึกอบรมและเรียกใช้แอนด้วยการโทรเพียงสามสาย)
• เร็ว (สูงสุด 150 เท่าการดำเนินการเร็วกว่าไลบรารีอื่น ๆ )
• อเนกประสงค์ (เป็นไปได้ที่จะปรับพารามิเตอร์และฟีเจอร์มากมายในการบิน)
• เอกสารที่ดี (บทความบทนำที่อ่านง่ายคู่มืออ้างอิงอย่างละเอียดและรายงานมหาวิทยาลัย 50+ หน้าอธิบายถึงข้อควรพิจารณาในการดำเนินการ ฯลฯ )
• Cross-Platform (กำหนดค่าสคริปต์สำหรับ Linux และ UNIX, ไฟล์ DLL สำหรับ Windows, ไฟล์โครงการสำหรับคอมไพเลอร์ MSVC ++ และ Borland ก็มีการรายงานว่าทำงานด้วย)
• ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานที่แตกต่างกันหลายอย่าง (รวมถึงฟังก์ชั่นเชิงเส้นแบบขั้นตอนสำหรับความเร็วพิเศษนั้น)
• ง่ายต่อการบันทึกและโหลด Anns ทั้งหมด
• ตัวอย่างที่ใช้งานง่ายหลายตัวอย่าง
• สามารถใช้ทั้งจุดลอยตัวและหมายเลขจุดคงที่ (จริง ๆ แล้วทั้งแบบลอย, คู่และ INT มีอยู่)
• Cache Optimized (สำหรับความเร็วพิเศษนั้น)
• โอเพ่นซอร์ส แต่ยังสามารถใช้ในแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ (ได้รับอนุญาตภายใต้ LGPL)
• เฟรมเวิร์กสำหรับการจัดการชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ง่าย
• อินเทอร์เฟซแบบกราฟิก
• การเชื่อมโยงภาษากับภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันจำนวนมาก
• ใช้กันอย่างแพร่หลาย (ประมาณ 100 ดาวน์โหลดต่อวัน)

เพื่อติดตั้ง

บน Linux

จากแหล่งกำเนิด

ก่อนอื่นคุณจะต้องโคลนที่เก็บ:

git clone https://github.com/libfann/fann.git

เมื่อเสร็จแล้วให้นำทางไปยังไดเรกทอรีราก ในกรณีนี้มันจะเป็น./fann:

cd ./fann

จากนั้นเรียกใช้ cmake

cmake .

หลังจากนั้นคุณจะต้องใช้สิทธิพิเศษในการติดตั้งไลบรารี:

sudo make install

แค่ไหน! หากทุกอย่างถูกต้องคุณควรเห็นข้อความมากมายและควรติดตั้ง Fann!

การสร้าง Fann - ใช้ VCPKG

คุณสามารถดาวน์โหลดและติดตั้ง Fann ได้โดยใช้ตัวจัดการการพึ่งพา VCPKG:

 git clone https://github.com/Microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.sh
./vcpkg integrate install
./vcpkg install fann

พอร์ต Fann ใน VCPKG ได้รับการปรับปรุงโดยสมาชิกในทีม Microsoft และผู้มีส่วนร่วมในชุมชน หากเวอร์ชันล้าสมัยโปรดสร้างปัญหาหรือดึงคำขอบนที่เก็บ VCPKG

เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

ในการเริ่มต้นใช้งาน Fann ให้ไปที่เว็บไซต์ช่วยเหลือ Fann ซึ่งจะรวมลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Fann โปรดดูเว็บไซต์ Fann