Ai :: Nneasy. Definisci, impara e usa facili reti neurali di diversi tipi utilizzando un codice portatile in Perl e XS.
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Ai :: Nneasy. Classifica e riepilogo

Ai :: Nneasy. Tag

modulo Perl Neurale reti Reti neurali codice portatile Nneasy.

Ai :: Nneasy. Descrizione

Definire, imparare e utilizzare facili reti neurali di diversi tipi utilizzando un codice portatile in Perl e XS. AI :: Nneasy è un modulo Perl per definire, imparare e utilizzare facili reti neurali di diversi tipi utilizzando un codice portatile in Perl e XS.Lo scopo principale di questo modulo è quello di creare facili reti neurali con Perl.Il modulo è stato progettato per il modulo essere esteso a più tipi di rete, algoritmi di apprendimento e funzioni di attivazione. Questa architettura è stata la 1a in base al modulo Ai :: Nnflex, di quanto ne abbia riscrivilo per correggere alcuni bug di serializzazione e hanno ottenuto il codice e aggiungere alcune funzioni XS per ottenere velocità nel processo di apprendimento. Infine ho aggiunto un Inteface intuitivo per creare e utilizzare NN e ha aggiunto un algoritmo vincitore all'output. Ho scritto questo modulo perché dopo il test diverso modulo NN su Perl non riesco a trovarne uno portatile tramite Linux e Windows, Facile da usare e il più importante, quello che funziona davvero in un problema reall. Con questo modulo non è necessario imparare molto su NN per poter costruire uno, devi solo definire la costruzione del NN, impara il tuo set di INPUTS E UTILIZZARE IT.USAGEHERE UN ESEMPIO DI UN NN PER COMPUTE XOR: Usa AI :: Nneasy; ## Il nostro errore massimale per il calcolo dell'uscita. My $ ERR_OK = 0.1; ## Crea il NN: My $ NN = AI :: nneasy-> nuovo ('xor.nne', file ## per salvare il nn. , ## Tipi di uscita del NN. $ ERR_OK, # # Errore massimale per output. 2, ## Numero di ingressi. 1, ## Numero di uscite. , ## strati nascosti. (Questo sta impostando 1 strato nascosto con 3 nodi).); ## Il nostro set di ingressi e uscite per imparare: il mio @set = ( => , => , => , => ,); ## Calcolare l'errore effettivo per il set: My $ set_err = $ nn-> get_set_error (@set); ## Se il set di errori è più grande dell'errore maximale Lesta Imparare questo set: if ($ set_err> $ err_ok) {$ nn-> learn_set (@set); ## Salva il nn: $ nn-> salva; } ## Utilizzare il NN: My $ OUT = $ NN-> RUN_GET_WINNER (); Stampa "00 => @ $ fuori "; ## 00 => 0 My $ out = $ nn-> run_get_winner (); stampa" 01 => @ $ fuori "; ## 01 => 1 My $ out = $ nn-> run_get_winner (); stampa" 10 => @ $ fuori "; ## 10 => 1 my $ out = $ nn-> run_get_winner (); stampa" 11 => @ $ fuori "; ## 11 => 0 ## o semplicemente interattura attraverso il @set: per (il mio $ i = 0; $ i <@set; $ i + = 2) {my $ out = $ nn-> RUN_GET_WINNER ($ impostare ); stampa "@ {$ set }) => @ $ fuori " ; } Requisiti: · Perl.

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