OpenNN
| Open Neural Networks Library | |
|---|---|
| Тип | Нейронные сети |
| Разработчик | Artelnics |
| Операционная система | Кроссплатформенная |
| Последняя версия | 5.0.5 (14 января 2021) |
| Лицензия | LGPL |
| Сайт | opennn.net |
OpenNN (Open Neural Networks Library) — это библиотека программного обеспечения, написанная на языке программирования C++, которая реализует нейронные сети[1], основная область исследований в области глубокого обучения. Библиотека с открытым исходным кодом лицензируется в соответствии с GNU Lesser General Public License.
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[2], что в переводе означает наводнение. В настоящее время разработками занимается компания Artelnics[3], специализирующаяся на искусственном интеллекте.
Примечания
OpenNN был разработан для изучения как наборов данных, так и математических моделей[1].
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
- ↑ 1,0 1,1 OpenNN, An Open Source Library For Neural Networks. KDNuggets (June 2014). Дата обращения: 6 декабря 2018. Архивировано 24 февраля 2019 года.
- ↑ CORDIS - EU Research Project RAMFLOOD. European Commission (December 2004). Дата обращения: 6 декабря 2018. Архивировано 14 марта 2014 года.
- ↑ Artelnics home page. Дата обращения: 15 марта 2022. Архивировано 12 июля 2015 года.
