엔코그
Encog | |
| 개발자 | 제프 히튼과 기고자 |
|---|---|
| 안정적 해제 | 3.4.0 / 2017년 9월 1일 |
| 리포지토리 | https://github.com/encog |
| 기록 위치 | Java, .Net |
| 운영 체제 | 크로스 플랫폼 |
| 유형 | 머신러닝 |
| 면허증 | Apache 2.0 라이센스 |
| 웹사이트 | www |
Encog는 Java 및 가 사용할 수 있는 기계 학습 프레임워크다.Net.[1] Encog는 Bayesian Networks, Hidden Markov Models, Support Vector Machine과 같은 다양한 학습 알고리즘을 지원한다.그러나 그것의 주요 강점은 신경망 알고리즘에 있다.엔코그에는 다양한 네트워크를 만들기 위한 클래스가 포함되어 있으며, 이러한 신경 네트워크의 데이터를 정상화하고 처리하기 위한 클래스를 지원한다.다양한 기법을 사용하여 열차를 인코그하십시오.멀티스레딩은 멀티코어 머신에서 최적의 교육 성능을 발휘하는 데 사용된다.
엔코그는 의학[2], 금융 연구를 포함한 많은 업무에 사용될 수 있다.[3]신경망을 모델링하고 훈련할 수 있도록 GUI 기반의 워크벤치도 제공된다.엔코그는 2008년부터 활발한 개발 활동을 하고 있다.[4]
신경망 구조
- ADALINE 신경망
- 적응 공진 이론 1(ART1)
- 양방향 연관 메모리(BAM)
- 볼츠만 기계
- 역제안 신경망(CPN)
- 엘먼 리커런트 신경망
- 위상 증대의 신경진화(NEAT)
- 피드포워드 신경망(Perceptron)
- 홉필드 신경망
- 요르단 리커런트 신경망
- 방사상 기준 함수 네트워크
- RSOM(Recurrent Self Organization Map)
- 자기조직지도 (코오넨)
훈련기법
- 백프로파게이션
- 복원력 전파(RProp)
- 축척 결합 그라데이션(SCG)
- 레벤베르크-마르쿠르트 알고리즘
- 맨해튼 업데이트 규칙 전파
- 경쟁 학습
- 홉필드 학습
- 유전알고리즘
- 인스타 트레이닝
- 아웃스타 트레이닝
- ADALINE 교육
참고 항목
- JOONE: 자바에서 프로그래밍된 또 다른 신경망
- 대부분의 다른 언어에 바인딩된 C로 쓰여진 신경망인 FANN.
- Deeplearning4j: Java/C+++ w/LSTM 및 콘볼루션 네트워크를 위해 작성된 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리.CPU 및 GPU에서 Apache Spark 및 Aeron과 병렬화.
참조
- ^ J. Heaton http://www.jmlr.org/papers/volume16/heaton15a/heaton15a.pdf Encog: Java와 C#을 위한 상호 교환 가능한 기계 학습 모델 라이브러리
- ^ D. 하이더, J. 버하이엔, D.Hoffmann http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-11-37.pdf 유전자형에서 HIV-1의 Bevirimat 저항성 예측
- ^ J. 히튼 http://www.devx.com/opensource/Article/44014/1954 엔코그 신경망을 이용한 기초시장 예측
- ^ http://www.heatonresearch.com/encog Encog 프로젝트에 대한 설명.
