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मैं एक दिलचस्प अनुसंधान समस्या मैं का सामना करना पड़ रहा है पर एक तंत्रिका नेटवर्क की कोशिश की जरूरत है। हालांकि मुझे लगता है सबसे अच्छा एनएन की शायद सीक्या तंत्रिका नेटवर्क ढांचे प्रदर्शन का सबसे अच्छा संतुलन, उपयोग में आसानी, और परिणाम की शुद्धता प्रदान करता है?

मैं जावा या PHP के साथ एकीकृत करने में सक्षम होना चाहते हैं में हैं

कोई भी भाषा, ठीक है, लेकिन यह नहीं 100% आवश्यक है।

वहाँ खुला स्रोत एनएन चौखटे के दर्जनों से सबसे अच्छा विकल्प क्या है? WEKA यह एक मुफ्त (जावा) अलग मशीन सीखने एल्गोरिदम के कार्यान्वयन है:

उत्तर

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Fast Artificial Neural Network Library (FANN) - अपनी मेरी सिफारिश: सबसे तेज lib मैंने पाया, इस अध्ययन में मुश्किल कुछ भी नहीं है।

के बारे में:
फास्ट कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी एक नि: शुल्क मुक्त स्रोत तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालय, जो दोनों पूरी तरह से जुड़ा और कम जुड़े नेटवर्क के लिए समर्थन के साथ सी में बहुपरत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को लागू करता है। फिक्स्ड और फ्लोटिंग पॉइंट दोनों में क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म निष्पादन समर्थित है। इसमें प्रशिक्षण डेटा सेटों के आसान संचालन के लिए एक ढांचा शामिल है। इसका उपयोग करना आसान है, बहुमुखी, अच्छी तरह से प्रलेखित, और तेज़। PHP, सी ++, .NET, एडा, पायथन, डेल्फी, ऑक्टेव, रूबी, प्रोलॉग शुद्ध डेटा और मैथमैटिका बाइंडिंग उपलब्ध हैं। एक संदर्भ मैनुअल कैसे पुस्तकालय का उपयोग करने के उदाहरण और सिफारिशों के साथ पुस्तकालय के साथ जुडा हुआ। लाइब्रेरी के लिए एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस भी उपलब्ध है।

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आप की तरह कुछ की जरूरत है।

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आप बस अपने विकल्प तलाश रहे हैं, तो आप उपयोग + शुद्धता की आसानी के साथ जाना चाहिए, और प्रदर्शन के बारे में चिंता एक बार आप आशाजनक परिणाम मिलता है। उसके लिए, आर के लिए तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालयों शायद सबसे व्यापक हैं। उदाहरण के लिए देखें,, here

आप मैटलैब के लिए उपयोग किया है, तो उसके तंत्रिका नेटवर्क और बायोसांख्यिकी toolboxes उन में एल्गोरिदम का एक बहुत है, फिर, सबसे तेज़ संभव नहीं होने पर इनका उपयोग करना आसान और सही है।

एक बार जब आप आशाजनक परिणाम है, तो आप अपने प्रश्न कुछ को परिष्कृत कर सकते हैं जैसे, "क्या एक यादृच्छिक वन एल्गोरिथ्म के सबसे तेजी से कार्यान्वयन है?"

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यह एक बुद्धिमान सलाह है। मुझे पाइथन (पायब्रेन) के लिए एक आसान तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी का सामना करना पड़ा है, लेकिन ऐसा लगता है कि मुझे छोड़ दिया गया है और मैं अपने नेटवर्क को ठीक से काम नहीं कर सका (हालांकि यह अन्य पुस्तकालयों पर काम करता है)। मैंने बस अपना समय बर्बाद पुस्तकालय सीखने और सीखने में बर्बाद कर दिया। ओपी, आपको क्लासिक टूल्स, जैसे एफएएन फॉर सी (और कुछ अन्य बाइंडिंग्स) और मैटलैब एनएन टूल्स के साथ रहना चाहिए। – renatov

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मैं वर्तमान में एक उपयोगी जीयूआई और सभी के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क व्यवस्थापक PHP में विशुद्ध रूप से लिखा (और सम्मानजनक गति के लिए गुमनामी के लिए अनुकूलित) लिख रहा हूँ।

जैसा कि बताया जा: http://neuralmesh.com

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अनुसंधान, हाँ?

MATLAB के Neural Network Toolbox तो जाने के लिए, यदि आप इसे पर अपने हाथों को प्राप्त कर सकते हैं तरीका है।

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