Ответ 1
Лучшая библиотека нейронной сети .NET - AForge
Ссылки:
Кто-нибудь может рекомендовать хорошую библиотеку нейронных сетей .NET с открытым исходным кодом?
Спасибо!
Лучшая библиотека нейронной сети .NET - AForge
Ссылки:
Encog - бесплатный API-интерфейс нейронной сети с открытым исходным кодом для Java и DotNet.
NeuronDotNet Это не так широко, как AForge, но его исключительная ориентация на NN делает это возможно, более доступными и, возможно, более популярными в этой области.
Обновление: (декабрь 2012)
Старый хранилище NeuronDotNet на http://neurondotnet.freehostia.com уже не работает.
Самый последний исходный код Версия 3.0 доступен на sourceforge, но этот проект эффективно неактивен. По-видимому, его первоначальный разработчик и единственный вкладчик, Vijeth Dinesha, перестали обновлять и улучшать эту базу кода. Спасибо, Виджет! Может, кто-нибудь когда-нибудь соберется, откуда вы ушли. Действительно, NeuronDotNet представляет собой относительно зрелую структуру, а ее простота и единый фокус делают ее привлекательной по сравнению с другими структурами, где нейронные сети - всего лишь одна функция/модуль.
В случае, если это помогает кому-либо другому, MS SQL довольно надежная встроенная поддержка Neural Network как часть Службы анализа интеллектуального анализа данных.
Я знаю, что MS SQL не является открытым исходным кодом, но есть вероятность, что если вы используете .NET, ваши данные уже могут быть в SQL.
Загрузите Weka и конвертируйте из файла jar (байт-код Java) в .NET Framework (управляемый) dll через IKVM. Weka признана многими как очень хорошая библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он включает нейронные сети.
Вот список ресурсов, связанных с F #, для обучения с открытым исходным кодом .NET.
http://fsharp.org/machine-learning/
Рамки, доступные в NuGet: (Содержимое, приведенное ниже, было взято непосредственно из вышеуказанного URL-адреса для целей сохранения.)
Accord.MachineLearning - содержит поддерживающие векторные машины, деревья принятия решений, наивные байесовские модели, K-средние, модели гауссовых смесей и общие алгоритмы, такие как Ransac, кросс-валидация и сетка-поиск приложений для машинного обучения. Этот пакет является частью платформы Accord.NET.
Encog Machine Learning Framework - усовершенствованная система нейронной сети и машинного обучения. Encog содержит классы для создания широкого круга сетей, а также классы поддержки для нормализации и обработки данных для этих нейронных сетей. Encog тренируется с использованием многопоточного упругого распространения. Encog также может использовать графический процессор для ускорения обработки. Кроме того, поддерживается рабочий стол на основе графического интерфейса, который помогает моделировать и обучать нейронные сети.
Numl - библиотека машинного обучения, предназначенная для облегчения использования стандартных методов моделирования как для прогнозирования, так и для кластеризации
Из того, что я вижу: FANN подходит для обеих категорий.