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빠른 인공 신경 네트워크 라이브러리

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빠른 인공 신경망 (FANN) 라이브러리는 무료 오픈 소스 신경 네트워크 라이브러리로, 완전히 연결된 네트워크와 드문 드문 연결된 네트워크를 지원하여 C의 다층 인공 신경망을 구현합니다.

고정 및 부동 소수점에서 크로스 플랫폼 실행이 지원됩니다. 교육 데이터 세트를 쉽게 처리 할 수있는 프레임 워크가 포함되어 있습니다. 사용하기 쉽고, 다재다능하고, 문서화되어 있으며, 빠르고 빠릅니다.

15 개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 바인딩을 사용할 수 있습니다.

읽기 쉬운 소개 기사 및 참조 설명서는 라이브러리 사용 방법에 대한 예제 및 권장 사항과 함께 라이브러리와 함께 제공됩니다.

라이브러리에는 여러 그래픽 사용자 인터페이스도 사용할 수 있습니다.

Fann 기능

• 다층 인공 신경 네트워크 라이브러리 c
• 역전 훈련 (Rprop, QuickProp, 배치, 증분)
• Ann (Cascade2)을 역동적으로 구축하고 훈련시키는 진화하는 토폴로지 훈련
• 사용하기 쉬운 (3 개의 기능 호출만으로 Ann을 만들고 훈련 및 실행)
• 빠른 (다른 라이브러리보다 최대 150 배 더 빠른 실행)
• 다목적 (많은 매개 변수와 기능을 조정할 수 있음)
• 잘 문서화 (읽기 쉬운 소개 기사, 철저한 참조 매뉴얼 및 구현 고려 사항 등을 설명하는 50 개 이상의 페이지 대학 보고서)
• 크로스 플랫폼 (Linux 및 Unix 용 스크립트 구성, Windows 용 DLL 파일, MSVC ++의 프로젝트 파일 및 Borland 컴파일러도 작동하는 것으로보고되었습니다)
• 구현 된 몇 가지 다른 활성화 기능 (추가 속도에 대한 단계적 선형 함수 포함)
• 전체 Anns를 저장하고로드하기 쉽습니다
• 사용하기 쉬운 몇 가지 예제
• 플로팅 포인트와 고정점 번호를 모두 사용할 수 있습니다 (실제로 플로트, 더블 및 int가 모두 사용할 수 있음)
• 캐시 최적화 (추가 속도의 속도)
• 오픈 소스이지만 여전히 상업용 응용 분야에서 사용할 수 있습니다 (LGPL에 따라 라이센스)
• 교육 데이터 세트를 쉽게 처리하기위한 프레임 워크
• 그래픽 인터페이스
• 다수의 다른 프로그래밍 언어에 대한 언어 바인딩
• 널리 사용됩니다 (하루에 약 100 개의 다운로드)

설치하려면

Linux에서

소스에서

먼저 저장소를 복제하고 싶을 것입니다.

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

완료되면 루트 디렉토리로 이동하십시오. 이 경우 ./fann :

cd ./fann

그런 다음 cmake를 실행하십시오

cmake .

그런 다음 라이브러리를 설치하려면 높은 권한을 사용해야합니다.

sudo make install

그게 다야! 모든 것이 올바르게 진행되면 많은 텍스트가 표시되며 Fann을 설치해야합니다!

Fann 건물 - VCPKG 사용

VCPKG 종속성 관리자를 사용하여 FANN을 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

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

VCPKG의 Fann Port는 Microsoft 팀원 및 커뮤니티 기고자가 최신 상태로 유지됩니다. 버전이 오래된 경우 VCPKG 저장소에서 문제를 만들거나 요청을 가져 오십시오.

더 배우려면

Fann을 시작하려면 Fann Help 사이트로 이동하여 사용 가능한 모든 리소스에 대한 링크가 포함됩니다.

Fann에 대한 자세한 내용은 Fann 웹 사이트를 참조하십시오.