Какую библиотеку / программное обеспечение для искусственной нейронной сети или «биологической» нейронной сети вы используете?

Question

Что вы используете?

Answer 1

Библиотека быстрых искусственных нейронных сетей (FANN) - это бесплатная библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая реализует многослойные искусственные нейронные сети на C с поддержкой как полностью подключенных, так и разреженных сетей. Поддерживается кроссплатформенное выполнение как с фиксированной, так и с плавающей точкой. Он включает в себя структуру для удобной обработки наборов обучающих данных. Он прост в использовании, универсален, хорошо документирован и быстр. Доступны привязки PHP, C ++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data и Mathematica.

FannTool Для библиотеки также доступен графический интерфейс пользователя.

Answer 2

Это старый, но я всегда использовал NeuroShell 2 , когда не использовал свой собственный код. К сожалению, это не бесплатно. Я думаю, что новые NeuroShells предназначены только для прогнозирования акций.

Answer 3

Существует множество различных сетевых симуляторов, в зависимости от того, насколько детально вы хотите провести сим и какую сеть вы хотите симулировать.

NEURON и GENESIS хороши, если вы хотите смоделировать полные биологические сети (о которых я, вероятно, не догадываюсь), вплоть до поведения дендритов и т. Д.

NEST и SPLIT и некоторые другие подходят для моделирования популяций, когда вы создаете популяцию для каждого узла и смотрите, что делает вся популяция. Это в значительной степени стандартный подход «промышленности», который широко используется в исследовательских и коммерческих приложениях, поэтому его стоит рассмотреть. Я знаю, что IBM использует SPLIT для некоторых своих исследований.

MIIND хорошо, если вы хотите использовать дифференциальные уравнения для моделирования того, что будет делать популяция, но этот подход является относительно новым и вычислительно дорогим (если очень крутым).

Не уверен, что это именно то, что вы хотели!

(Нет. Если вы введете в Google любое из названий в заглавных буквах вместе со словом "симулятор", вы окажетесь на соответствующей веб-странице =)

Answer 4

Когда бы я ни захотел поэкспериментировать с любым алгоритмом интеллектуального анализа данных, я просто загружаю Weka . Это довольно сложно, но в нем реализовано множество алгоритмов (включая нейронные сети) с большим количеством настроек. Плюс, у него есть некоторые визуализации для NN.

Answer 5

Если вы хотите поэкспериментировать с глубоким обучением, вам следует Theano Pylearn2 (основанный на Theano)