Joone. Joone è un framework Java Neural Network con un'interfaccia grafica facile da usare.
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Rete Framework Java. rete neurale Joone. neutro

Joone. Descrizione

JOONE è un framework Java Neural Network con un'interfaccia grafica facile da usare. Joone Project è un quadro di rete neurale gratuito per creare, addestrare e testare reti neurali artificiali. L'obiettivo è creare un ambiente potente sia per utenti entusiasti che professionali, basandosi sulle più recenti tecnologie Java.JOONE è composta da un motore centrale che è il fulcro di tutte le applicazioni sviluppate con JOONE. Le reti neurali di Joone possono essere costruite su una macchina locale, essere addestrate su un ambiente distribuito e gestire su qualsiasi dispositivo. Tutto in grado di scrivere nuovi moduli per implementare nuovi algoritmi o nuove architetture a partire dai componenti semplici distribuiti con il motore principale. L'idea principale è quella di creare la base per promuovere una zillion di applicazioni AI che ruotano attorno al quadro principale. Ciò sono alcune caratteristiche chiave di "Jone": architettura · Il quadro di Joone è costruito con un'architettura modulare: il "motore principale" è Separato dall'interfaccia visiva e consente di implementare facilmente qualsiasi nuova applicazione basata su di esso. · Joone è portatile, scritto in Java 100% puro. Può funzionare in qualsiasi ambiente, da grandi macchine multiprocessore ai piccoli dispositivi Palmtop. L'usabilità e il trasporto della rete neurale · Le reti neurali basate su Joone sono utilizzabili stand-alone (separate dal framework che li ha creati o addestrati). · Le reti neurali basate su Joone possono essere trasportate utilizzando protocolli comuni (come HTTP o FTP) da eseguire Sulla espansione del quadro delle macchine remote · Il framework è espandibile con più componenti per implementare nuovi algoritmi di apprendimento o nuove architetture. · Con JOONE è possibile implementare qualsiasi tipo di ottimizzazione; Esistono due metodi principali per trovare la soluzione migliore per un determinato problema (cioè per trovare la migliore rete neurale): ottimizzazione locale e tecniche di ottimizzazione globale. L'ottimizzazione locale è ottenuta applicando un meccanismo "interno" (il più famoso è lo slancio), l'ottimizzazione globale, invece, prova a trovare la soluzione migliore applicando una certa tecnica esterna per selezionare il miglior emplorazione NN tra un gruppo predefinito di NNS (come algoritmi genetici). Entrambi sono implementati con JOONE e molte nuove tecniche di ottimizzazione possono essere sperimentate grazie alla sua espansione. Multithreading e scalabilità · Il motore principale di Joone si basa su un motore multithreading, in grado di ridimensionare utilizzando tutte le risorse di elaborazione disponibili. · Joone fornisce agli utenti professionali con un ambiente distribuito per addestrare molte reti neurali in parallelo su diverse macchine. Le licenze · Joone è liberamente utilizzabile. La sua licenza è la Licenza Public Public Lesser (LGPL). · Sei incoraggiato a provarlo e usarlo per qualsiasi applicazione (sia commerciale che accademica). Qual è il nuovo in 1.2.1 Rilascio stabile: · Questa versione aggiunge supporto per il Groovy Linguaggio di scripting. · È stato aggiunto Logarithmicplugin, per applicare una trasformazione logaritmica (base e) per immettere dati. "Salva come XML" è stato aggiunto all'editor GUI, per consentire il salvataggio di una rete neurale in formato XML. · È stato corretto un numero di bug, incluso un problema che impediva l'apprendimento di sangersynapse quando è in modalità formazione. · L'ispezione Il pannello non mostra più i pregiudizi per i livelli per cui questo non ha senso. · Questa versione corregge la mancanza della prima colonna quando i valori ispezionati sono stati copiati negli Appunti. Che cosa è nuovo in 2.0.0RC1 Rilascio di sviluppo: · Le prestazioni sono state migliorate Del 50%, grazie a pesanti refactoring del motore principale, aggiungendo la modalità a filo singolo. · È stata aggiunta una serie di strumenti per nascondere la complessità dell'API. · Un nuovo componente I / O immagine è stato aggiunto in ordine Leggi e scrivi direttamente da / per i file di immagine. · È stato aggiunto un nuovo livello SoftMax per creare reti neurali in grado di risolvere 1 dei problemi di classificazione C. · L'usabilità dei pannelli di proprietà è stata migliorata adottando un nuovo pannello di selezione dei file e un pannello del calendario visivo. · Sono stati riparati diversi bug e la documentazione è stata aggiornata con le nuove funzionalità.

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