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Encog
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Encog(エンコグ) はJava, .Net, and C++用の機械学習フレームワーク. Encogはベイジアンネットワーク, 隠れマルコフモデルやサポートベクターマシーンなどの様々な学習アルゴリズムをサポートしている。 しかし、Encogの真価はニューラルネットワークアルゴリズムにある。Encogはニューラルネットワークのための正規化やデータ処理のためのサポートクラスを用意している。 Encogは、多くの異なる技術を使用してトレーニングをおこなう。マルチコアマシン上で最適なトレーニングのパフォーマンスを可能にするために、マルチスレッディングが使用される。 EncogのC++バージョンは、性能向上のためにOpenCL互換性GPUに処理をさせることができる。
Encogは医療[1] や金融予測[2]を含む様々な用途で利用が可能である。 また、ニューラルネットワークのモデリングやトレーニングを支援するためのGUIワークベンチも用意されている。 Encogは2008年から開発が続けられている。[3]
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ニューラルネットワークモデル
- ADALINE Neural Network
- Adaptive Resonance Theory 1 (ART1)
- Bidirectional Associative Memory (BAM)
- Boltzmann Machine
- Counterpropagation Neural Network (CPN)
- Elman Recurrent Neural Network
- Neuroevolution of augmenting topologies (NEAT)
- Feedforward Neural Network (Perceptron)
- Hopfield Neural Network
- Jordan Recurrent Neural Network
- Radial Basis Function Network
- Recurrent Self Organizing Map (RSOM)
- Self Organizing Map (Kohonen)
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学習技術
- バックプロパゲーション
- Resilient Propagation (RProp)
- Scaled Conjugate Gradient (SCG)
- Levenberg–Marquardt algorithm
- Manhattan Update Rule Propagation
- Competitive Learning
- ホップフィールド学習
- Genetic Algorithm Training
- Instar Training
- Outstar Training
- ADALINE Training
関連項目
脚注
外部リンク
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