AureServoir. AureServoir - C ++ Biblioteca para redes neurais de computação analógica (Redes de estado de eco)
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AureServoir. Classificação e resumo

AureServoir. Tag

simular Comboio simular rede neural rede neural treinar rede neural Adaptação de rede neural

AureServoir. Descrição

AureServoir - Biblioteca C ++ para redes neurais de computação analógica do reservatório (redes de estado de eco) AureSerVoir é uma biblioteca C ++ livre, livre e eficiente para redes neurais de computação analógica de reservatório (redes de estado de eco). A biblioteca pode ser usada com pontos flutuantes de precisão dupla ou singe e a interface da principal classe de rede do Echo State é documentada em Aureseroir :: ESN.Todas diferentes funções de ativação de AureServoir, treinamento, simulação e algoritmos de adaptação, etc. podem ser alterados em Runtime.Aqui são algumas principais características do "AurureVoir": Algoritmos de simulação implementados (ver simulate.h): · Algoritmo de simulação padrão como no papel inicial de Jaeger (ver AureSerVoir :: Simstd) · Simulação Algoritmo com neurônios de integrador com vazamento (ver AureServoir :: Simli) · Algoritmo com neurônios de estilo bandass como introduzido por Wustlich e Siewert (ver AureSerVoir :: Simbp) · Algoritmo de simulação com os neurônios do IIR-filtro geral (ver AureServoir :: Simfilter) · Algoritmo com IIR-Filtro antes dos neurônios não-linearidade (ver AureServoir: : Simfilter2) · ESNs com uma leitura adicional de Delaysum (consulte AureSerVoir :: Simfilterds) · Algoritmo de simulação com atualizações adicionais do estado quadrado (ver AureServoir :: Simsquare) Implementou o treinamento Algoritmos (ver Train.h): · Algoritmo de Trainig offline Usando o Pseudo Inverso (ver AureServoir :: Trainpi) · Algoritmo de formação Usando a solução mínima quadrada (ver AureSerVoir :: Trainls) · Algoritmo com Regressão de Ridge / Tikhonov : TraredridGerege) · Algoritmo Offline para Relaysum Leitura com Pseudo Inverso (ver AureSerVoir :: Traindspi) Implementado Algoritmos de Adaptação de Reservatórios: · Método de Adaptação do reservatório de Gaussian-IP para os neurônios Tanh por David Verstraeten, Benjamin Schrauwen e Dirk Stroobandt (ver AureServoir :: ESN: :adaptar)

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