OpenNN

OpenNN (Open Neural Networks Library) — это библиотека программного обеспечения, написанная на языке программирования C++, которая реализует нейронные сети[3], основная область исследований в области глубокого обучения. Библиотека с открытым исходным кодом лицензируется в соответствии с GNU Lesser General Public License.

Open Neural Networks Library
Тип Нейронные сети
Разработчик Artelnics
Написана на C++[1][2]
Операционная система Кроссплатформенная
Первый выпуск 2003
Последняя версия 5.0.5 (14 января 2021)
Лицензия LGPL
Сайт opennn.net

Характеристики

Программное обеспечение реализует любое количество уровней нелинейных блоков обработки для контролируемого обучения, позволяя проектировать нейронные сети с универсальными свойствами аппроксимации. Кроме того, обеспечивается многопроцессорное программирование с помощью OpenMP, таким образом повышая производительность компьютера. OpenNN содержит алгоритмы интеллектуального анализа данных в виде набора функций. Они могут быть встроены в другие программные средства с помощью интерфейса прикладного программирования. В связи с этим отсутствует графический интерфейс пользователя, однако некоторые функции могут поддерживаться инструментами визуализации.

История

Разработка открытой библиотеки нейронных сетей началась в 2003 году в Международном центре вычислительных методов в машиностроении (CIMNE) в рамках исследовательского проекта и имела название FLOOD[4], что в переводе означает наводнение. В настоящее время разработками занимается компания Artelnics[5], специализирующаяся на искусственном интеллекте.

Примечания

OpenNN был разработан для изучения как наборов данных, так и математических моделей[3].

Наборы данных:

  • Функция регрессии;
  • Распознавание образов;
  • Прогнозирование временных рядов;

Математические модели:

  • Оптимальное управление;
  • Оптимальный дизайн формы;

OpenNN выпускается под лицензией GNU Lesser General Public License, а также предоставляет XML-ввод-вывод с помощью TinyXML2.

Ссылки

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.