ओपन-सोर्स .NET तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी?

Question

क्या कोई भी एक अच्छा ओपन-सोर्स .NET तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी की सिफारिश कर सकता है?

धन्यवाद!

MainPage

CodeProject-Article

Answer 1

बेस्ट नेट तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालय AForge

लिंक है।

Answer 2

मैं क्या देख सकते हैं: मूल: FANN श्रेणियों के दोनों फिट बैठता है

Answer 3

NeuronDotNet यह एएफर्ज के रूप में अपने दायरे में उतना व्यापक नहीं है, लेकिन एनएन पर इसका विशेष ध्यान इसे अधिक आसानी से सुलभ बनाता है, और संभवत: इस क्षेत्र में अधिक विशेषीकृत है।

अद्यतन: (दिसंबर 2012)
NeuronDotNet के http://neurondotnet.freehostia.com में पुराने भंडार मृत है।
सबसे हालिया स्रोत कोड, संस्करण 3.0 स्रोतforge पर उपलब्ध है, लेकिन यह प्रोजेक्ट प्रभावी रूप से निष्क्रिय है। जाहिर है, इसके मूल डेवलपर, और एकमात्र योगदानकर्ता विजथ दिनेश ने इस कोड बेस को अद्यतन और सुधारना बंद कर दिया है। धन्यवाद, विजथ! शायद कोई, कुछ दिन, जहां से आपने छोड़ा था वहां से पिक-अप होगा। दरअसल, न्यूरॉन डॉटनेट एक अपेक्षाकृत परिपक्व रूपरेखा है और इसकी सादगी और एकल फोकस इसे अन्य ढांचे के मुकाबले आकर्षक बनाती है जहां न्यूरल नेट्स केवल एक विशेषता/मॉड्यूल हैं।

Answer 4

एनकॉग जावा और डॉटनेट दोनों के लिए एक मुक्त ओपन सोर्स तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है।

http://www.heatonresearch.com/encog

Answer 5

डाउनलोड Weka और जार फ़ाइल (जावा बाईटकोड) .नेट फ्रेमवर्क से परिवर्तित (प्रबंधित) IKVM के माध्यम से dll। मशीन सीखने के लिए वीका को बहुत अच्छी ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के रूप में जाना जाता है। इसमें तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं।

Answer 6

यदि यह किसी और की सहायता करता है, तो एमएस एसक्यूएल pretty robust built-in Neural Network supportData Mining Analysis Services के हिस्से के रूप में है।

मुझे पता है कि एमएस एसक्यूएल ओपन सोर्स नहीं है, लेकिन बाधाएं हैं यदि आप .NET का उपयोग कर रहे हैं तो आपका डेटा पहले से ही SQL में हो सकता है।

Answer 7

ओपन सोर्स .NET मशीन लर्निंग के लिए एफ # संबंधित संसाधनों की एक सूची यहां दी गई है।

http://fsharp.org/machine-learning/

NuGet पर उपलब्ध फ़्रेमवर्क: (सामग्री नीचे सीधे ऊपर संदर्भित URL से हठ प्रयोजनों के लिए लिया गया था।)

• Accord.MachineLearning - समर्थन वेक्टर मशीनें, निर्णय पेड़ शामिल हैं, बेवकूफ Bayesian मॉडल, के-साधन, Gaussian मिश्रण मॉडल और सामान्य एल्गोरिदम जैसे Ransac, क्रॉस-सत्यापन और मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के लिए ग्रिड-सर्च। यह पैकेज Accord.NET Framework का हिस्सा है।

• एनकॉग मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क - एक उन्नत तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क।एनकॉग में विभिन्न प्रकार के नेटवर्क बनाने के साथ-साथ इन तंत्रिका नेटवर्क के डेटा को सामान्यीकृत और संसाधित करने के लिए कक्षाओं का समर्थन करने के लिए कक्षाएं होती हैं। Multithreaded लचीला प्रचार का उपयोग कर एनकॉग ट्रेनें। एन्कॉग आगे की गति प्रसंस्करण समय के लिए एक जीपीयू का उपयोग भी कर सकता है। मॉडल और ट्रेन तंत्रिका नेटवर्क की सहायता के लिए एक जीयूआई आधारित वर्कबेंच भी प्रदान किया जाता है।

• Numl - एक मशीन सीखने पुस्तकालय दोनों भविष्यवाणी और क्लस्टरिंग