Neuroph is lightweight Java Neural Network Framework which can be used to develop common neural network architectures. Small number of basic classes which correspond to basic NN concepts, and GUI editor makes it easy to learn and use. Features Supports Multi Layer Perceptrons with BackpropagationImage Recognition SupportEasy to use GUI for creating and experimenting with NNSupports various other n
Encog is a pure-Java/C# machine learning framework that I created back in 2008 to support genetic programming, NEAT/HyperNEAT, and other neural network technologies. Originally, Encog was created to support research for my master’s degree and early books. The neural network aspects of Encog proved popular, and Encog was used by a number of people and is cited by 952 academic papers in Google Schol
Encog is a pure-Java/C# machine learning framework that I created back in 2008 to support genetic programming, NEAT/HyperNEAT, and other neural network technologies. Originally, Encog was created to support research for my master’s degree and early books. The neural network aspects of Encog proved popular, and Encog was used by a number of people and is cited by 952 academic papers in Google Schol
NEW! Neuroph 2.98 Released Neuroph 2.98 is a maintainance release and comes with minor API improvements, cleanup of unstable features and bugfixes. From this version Neuroph is also available on Maven Central repository. Read the full announcement here Register to join the Neuroph community by filling the registration form Registration is optional, and registered users will have priority in suppor
ニューラルネットというのは、入力があって、複数の階層を経て出力を得るようなグラフ構造のことです。通常は、入力層・中間層・出力層のように層構造になっているようなものを差します。中でも、中間層が1層の、3層構造になっているものが多くとりあげられます。バックプロパゲーションは、誤差逆伝播法とも言って、ニューラルネットワークのパラメータを学習するための手法です。 ニューラルネットについてのサイトや本では、中間層を多層に対応した一般的な表現で説明されることが多いのですが、なかなか式を読み解くのが難しかったりするので、今回は3層で入力が2パラメータ、出力は1つ、中間層のニューロンは2つという、単純なものを取り上げます。 では、3層ニューラルネットワークでの判定時のデータの流れを見てみます。 3層ということになっていますが、実際の処理は2層になっています。実装するときには2層だと考えたほうがわかりやすい
ニューラルネットと人工生命のアプレット集 [OLD] (To English version) アプレットとはJava言語で作られたプログラムで、ブラウザ上で動かす事の出来るものです。 Netscape NavigatorやInternet ExplorerなどのJava対応ブラウザがあれば、マシンの種類に 依らず、サイトを訪問するだけでプログラムを動かす事が出来ます。 ここでは、ニューラルネットと人工生命の理論のデモをアプレットで実現しているサイトを紹介します。 目次 アプレット 競合学習系のニューラルネット 誤差逆伝播学習系のニューラルネット 制約充足系のニューラルネット その他のニューラルネット 人工生命 その他のアプレット 関連資料 JAVAノート ニューラルネットと人工生命の用語集 人工ニューラルネットの解説書 人工生命の入門書 関連リンク集(in English) 競合学習系の
Jeff Heaton, Ph.D., is a data scientist, an adjunct instructor for the McKelvey School of Engineering at Washington University, and the author of several books about artificial intelligence. Jeff holds a Master of Information Management (MIM) from Washington University and a Ph.D. in computer science from Nova Southeastern University. Jeff has extensive experience in software development allows Je
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