오픈NN

OpenNN
오픈NN
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개발자예술 소풍
저장소
운영 체제크로스 플랫폼
유형뉴럴 네트워크
면허증.LGPL
웹 사이트www.opennn.net

OpenNN(Open Neural Networks Library)은 C++ 프로그래밍 언어로 작성된 소프트웨어 라이브러리로, 딥 러닝 연구의 [1]주요 영역인 뉴럴 네트워크를 구현합니다.라이브러리는 오픈 소스이며 GNU Lesser General Public License에 따라 라이센스가 부여됩니다.

특성.

소프트웨어는 지도 학습을 위해 비선형 처리 장치의 임의의 레이어를 구현합니다.이 심층 아키텍처는 보편적 근사 특성을 가진 신경망의 설계를 가능하게 합니다.또한 OpenMP에 의한 멀티프로세싱 프로그래밍을 가능하게 하여 컴퓨터 성능을 향상시킵니다.

OpenNN에는 기능의 번들로서 머신 러닝 알고리즘이 포함되어 있습니다.예측 분석 작업을 통합하기 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 이러한 기능을 다른 소프트웨어 도구에 포함할 수 있습니다.이와 관련하여 그래픽 사용자 인터페이스가 누락되었지만 일부 기능은 특정 시각화 도구에서 [2]지원할 수 있습니다.

역사

이 개발은 2003년 국제 엔지니어링 수치 방법 센터에서 시작되었으며, RAMFLOOD(Risk Assessment and Management of FLOODs)[3]라고 하는 유럽연합의 자금 지원을 받는 연구 프로젝트 내에서 시작되었습니다.그리고 나서 그것은 비슷한 프로젝트의 일부로 계속되었다.현재 OpenNN은 스타트업 회사인 Artelnics에 [4]의해 개발되고 있다.

적용들

OpenNN은 범용 인공지능 소프트웨어 [5]패키지입니다.다양한 분야의 예측 분석 작업을 해결하기 위해 기계 학습 기술을 사용합니다.예를 들어, 라이브러리는 공학,[6][7][8] 에너지 또는 화학 분야에 적용되었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "OpenNN, An Open Source Library For Neural Networks". KDNuggets. June 2014.
  2. ^ J. Mary Dallfin Bruxella; et al. (2014). "Categorization of Data Mining Tools Based on Their Types". International Journal of Computer Science and Mobile Computing. 3 (3): 445–452.
  3. ^ "CORDIS - EU Research Project RAMFLOOD". European Commission. December 2004.
  4. ^ "Artelnics home page".
  5. ^ "Here Are 7 Thought-Provoking AI Software Packages For Your Info". Saurabh Singh. Archived from the original on 2014-06-27. Retrieved 25 June 2014.
  6. ^ R. Lopez; et al. (2008). "Neural Networks for Variational Problems in Engineering". International Journal for Numerical Methods in Engineering. 75 (11): 1341–1360. Bibcode:2008IJNME..75.1341L. doi:10.1002/nme.2304.
  7. ^ P. Richter; et al. (2011). "Optimisation of Concentrating Solar Thermal Power Plants with Neural Networks". Adaptive and Natural Computing Algorithms. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6593. pp. 190–199. doi:10.1007/978-3-642-20282-7_20. ISBN 978-3-642-20281-0.
  8. ^ A.A. D’Archivio; et al. (2014). "Artificial Neural Network Prediction of Multilinear Gradient Retention in Reversed-Phase HPLC". Analytical and Bioanalytical Chemistry. 407 (4): 1–10. doi:10.1007/s00216-014-8317-3. PMID 25395205. S2CID 40461902.