AI :: NnEasy. Definir, aprender e usar redes neurais fáceis de diferentes tipos usando um código portátil em Perl e Xs.
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AI :: NnEasy. Classificação e resumo

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Módulo Perl. Neural redes Redes neurais código portátil Nnasy.

AI :: NnEasy. Descrição

Defina, aprenda e use redes neurais fáceis de diferentes tipos usando um código portátil em Perl e Xs. Ai :: NnEasy é um módulo Perl para definir, aprender e usar redes neurais fáceis de diferentes tipos usando um código portátil em Perl e XS.O principal objetivo deste módulo é criar redes neurais fáceis com o módulo Perl.O módulo foi projetado para ser estendido para vários tipos de rede, agendamento de algoritmos e funções de ativação. Essa arquitetura foi 1ª baseada no módulo AI :: Nnflex do que eu reescrito para corrigir alguns bugs de serialização e ter otimizado o código e adicionei algumas funções XS para obter a velocidade no processo de aprendizagem. Finalmente adicionei uma intuitiva intuitiva para criar e usar o NN, e adicionei um algoritmo de vencedor à saída. Eu acumi esse módulo porque após o teste diferente Módulo NN no Perl, não consigo encontrar um que seja portátil através do Linux e no Windows, Fácil de usar e o mais importante, que realmente funciona em um problema real. Com esse módulo que você não precisa aprender muito sobre Nn para ser capaz de construir um, você apenas definir a construção do NN, aprender seu conjunto de Entradas, e usá-lo. O exemplo de um NN para calcular o XOR: Use AI :: NnEasy; ## Nosso erro máximo para o cálculo da saída. meu $ err_ok = 0,1; ## Criar o NN: Meu $ NN = AI :: NnEasy-> Novo ('Xor.nne', ## arquivo para salvar o NN. , ## Tipos de saída do NN. $ Err_ok, # # Maximal Erro para saída. 2, ## Número de entradas. 1, ## Número de saídas. , ## Camadas ocultas. (Isso está definindo 1 camada oculta com 3 nós).); ## Nosso conjunto de entradas e saídas para aprender: myset = ( => , => , => , , 1,1] => ,); ## Calcular o erro real para o conjunto: my $ set_err = $ nn-> get_set_error (@set); ## se definir erro for maior do que o erro máximo, a lista de lest é aprender este conjunto: if ($ set_err> $ err_ok) {$ nn-> learn_set (@set); ## Salve o NN: $ Nn-> Salvar; } ## Use o NN: Minhas $ Out = $ NN-> run_get_winner (); Imprimir "00 => @ $ out "; ## 00 => 0 Minha $ Out = $ NN-> run_get_winner (); Imprimir" 01 => @ $ out "; ## 01 => 1 my $ out = $ nn-> run_get_winner (); Imprimir" 10 => @ $ out "; ## 10 => 1 Minha $ Out = $ NN-> run_get_winner (); Imprimir" 11 => @ $ out "; ## 11 => 0 ## ou apenas interate através do @set: para (meu $ i = 0; $ i <@set; $ i + = 2) {my $ out = $ nn-> run_get_winner ($ definir ); imprimir "@ {$ set }) => @ $ out ";} Requisitos: · Perl.

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