Por ano O TOONE é uma estrutura Java Nework Network com uma interface gráfica fácil de usar.
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rede Framework Java. rede neural Joone neutro

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Joone é um framework Java rede neural com uma interface gráfica fácil de usar. projeto Joone é um framework livre Rede Neural para criar, treinar e artificiais teste de redes neurais. O objetivo é criar um ambiente poderoso tanto para usuários entusiastas e profissionais, com base na mais recente Java technologies.Joone é composto por um motor central que é o fulcro de todas as aplicações que são desenvolvidas com Joone. redes neurais de Joone pode ser construído em uma máquina local, ser treinado em um ambiente distribuído e executado em qualquer que seja device.Everyone pode escrever novos módulos para implementar novos algoritmos ou novas arquiteturas a partir de componentes simples distribuídos com o motor principal. A idéia principal é criar a base para promover um zilhão de aplicações AI que giram em torno do núcleo framework.Here estão algumas características-chave de "Joone": Arquitetura · quadro do Joone é construído com uma arquitetura modular: o 'motor core' é separado da interface visual e permite facilmente implementar qualquer novo pedido com base nele. · Joone é portátil, sendo escrito em 100% puro Java. Ele pode ser executado em qualquer ambiente, desde grandes máquinas com múltiplos processadores para dispositivos palmtop pequenas. usabilidade e transporte da Rede Neural · As redes neurais baseadas em Joone são utilizáveis stand-alone (separado da estrutura que criou ou treinados-los). · redes neurais baseadas do Joone pode ser transportado através de protocolos comuns (como http ou ftp) para executar em máquinas remotas Framework expansibilidade · O quadro é expansível com mais componentes para implementar novos algoritmos de aprendizagem ou novas arquiteturas · com Joone é possível implementar qualquer tipo de otimização.; existem dois métodos principais para encontrar a melhor solução para um determinado problema (ou seja, para encontrar a melhor rede neural): otimização local e técnicas de otimização global. A otimização local é obtido aplicando algum mecanismo 'interno' (o mais famoso é o momento), a otimização global, em vez disso, tentar encontrar a melhor solução aplicar alguma técnica externa para seleccionar o NN melhor desempenho entre um grupo pré-definido de NNs (como algorítmos genéticos). Ambos são implementadas com Joone, e muitas novas técnicas de otimização pode ser experimentado graças à sua expansibilidade. Multithreading e escalabilidade · motor de núcleo de Joone é baseado em um motor multithreaded, capaz de escalar usando todos os recursos computacionais disponíveis. · Joone fornece os utilizadores profissionais com um ambiente distribuído para treinar muitas redes neurais em paralelo em várias máquinas. Licenciamento · Joone é livremente utilizável. Sua licença é a Lesser General Public License (LGPL) · Você é encorajado a experimentá-lo e usá-lo para o que quer que (tanto comercial e acadêmica) application.What Novo em 1.2.1 Lançamento Estável:. · Esta versão adiciona suporte para o Groovy linguagem de scripting. · LogarithmicPlugin foi adicionado, a aplicação de uma transformação logarítmica (base e) para os dados de entrada. "Salvar como XML" foi adicionada ao editor GUI, de modo a permitir poupar uma rede neural em formato XML. · Um número de bugs foram corrigidos, incluindo um problema que impedia SangerSynapse de aprender quando em modo de treino. · A inspeção painel mostra não mais os preconceitos para Layers para que isso não faz sentido · esta versão corrige a falta da primeira coluna quando os valores inspeccionados foram copiados na de clipboard.What Novo em 2.0.0RC1 Desenvolvimento de lançamento:. · o desempenho foi melhorado por 50%, graças a refatoramento pesada do motor principal, por adição do modo de fio único. · Um conjunto de ferramentas foi adicionado a fim de esconder a complexidade da API. · Um novo componente Imagem I / O foi adicionado a fim ler e escrever diretamente de / para arquivos de imagem. · Uma nova camada SoftMax foi adicionado para construir redes neurais capazes de resolver um dos problemas de classificação C. · A usabilidade dos painéis de propriedades foi melhorada através da adopção de um novo painel de seleção de arquivos e um painel de calendário visual. · Vários erros foram corrigidos e a documentação foi atualizada com os novos recursos.

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