fann

高速人工ニューラルネットワークライブラリ

ファン

高速人工ニューラルネットワーク（FANN）ライブラリは、完全に接続されたネットワークとまばらに接続されたネットワークの両方をサポートして、Cの多層人工ニューラルネットワークを実装する無料のオープンソースニューラルネットワークライブラリです。

固定ポイントとフローティングポイントの両方でのクロスプラットフォーム実行がサポートされています。トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワークが含まれています。使いやすく、用途が広く、十分に文書化され、高速です。

15を超えるプログラミング言語へのバインディングが利用可能です。

読みやすい紹介記事とリファレンスマニュアルには、図書館の使用方法に関する例と推奨事項が付属しています。

ライブラリでは、いくつかのグラフィカルユーザーインターフェイスも利用できます。

ファン機能

• c
• BackPropagationトレーニング（RPROP、QuickProp、Batch、Incremental）
• ANNを動的に構築および訓練する進化トポロジトレーニング（cascade2）
• 使いやすい（3回の機能呼び出しでANNを作成、トレーニング、実行）
• 高速（他のライブラリよりも最大150倍速い実行）
• 汎用性（多くのパラメーターと機能を調整することができます）
• よく文書化された（読みやすい紹介記事、徹底的な参照マニュアル、および実装の考慮事項などを説明する50ページ以上の大学レポートなど）
• Cross-Platform（LinuxおよびUnixのスクリプト、Windows用のDLLファイル、MSVC ++のプロジェクトファイル、Borlandコンパイラも機能すると報告されています）
• 実装されたいくつかの異なるアクティベーション関数（その余分な速度の段階的線形関数を含む）
• ANN全体を簡単に保存してロードできます
• いくつかの使いやすい例
• フローティングポイントと固定点の両方の数値を使用できます（実際にはフロート、ダブル、およびINTの両方が利用可能です）
• 最適化されたキャッシュ（その余分な速度のために）
• オープンソースですが、商用アプリケーションでは引き続き使用できます（LGPLの下でライセンス）
• トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワーク
• グラフィカルインターフェイス
• 多数の異なるプログラミング言語への言語バインディング
• 広く使用されています（1日あたり約100個のダウンロード）

インストールします

Linuxで

ソースから

最初にリポジトリをクローンする必要があります。

git clone https://github.com/libfann/fann.git

それが終了したら、ルートディレクトリに移動します。この場合、それは./fann：

cd ./fann

次に、cmakeを実行します

cmake .

その後、ライブラリをインストールするには、高い特権を使用する必要があります。

sudo make install

それでおしまい！すべてが正しくなった場合は、多くのテキストが表示され、ファンをインストールする必要があります！

ファンの構築-VCPKGを使用します

VCPKG依存関係マネージャーを使用してFANNをダウンロードしてインストールできます。

 git clone https://github.com/Microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.sh
./vcpkg integrate install
./vcpkg install fann

VCPKGのファンポートは、Microsoftチームメンバーとコミュニティの貢献者によって最新の状態に保たれています。バージョンが古くなっている場合は、VCPKGリポジトリで問題を作成するか、リクエストをプルしてください。

詳細については

ファンを始めるには、利用可能なすべてのリソースへのリンクが含まれるFann Helpサイトに移動します。

Fannの詳細については、Fann Webサイトを参照してください