Joone Joone es un marco de Java de red neuronal con una interfaz gráfica fácil de usar.
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Joone Clasificación y resumen

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Joone Descripción

Joone es una red neuronal Java Framework con una interfaz gráfica fácil de usar. Joone Project es un marco de red neural gratuito para crear, entrenar y probar redes neuronales artificiales. El objetivo es crear un entorno poderoso tanto para usuarios entusiastas como profesionales, según la nueva Java Technologies.Joone está compuesto por un motor central que es el punto de referencia de todas las aplicaciones que se desarrollan con Joone. Las redes neuronales de Joone se pueden construir en una máquina local, recibir capacitación en un entorno distribuido y ejecutar en cualquier dispositivo. Todos pueden escribir nuevos módulos para implementar nuevos algoritmos o nuevas arquitecturas a partir de los componentes simples distribuidos con el motor central. La idea principal es crear la base para promover un millón de aplicaciones de AI que giran en torno al marco central. Aquí hay algunas características clave de "Joone": arquitectura · El marco de Joone está construido con una arquitectura modular: el 'motor principal' es Separados de la interfaz visual y permite fácilmente para implementar cualquier nueva aplicación basada en ella. · Joone es portátil, escribiendo en un java 100% puro. Puede ejecutarse en cualquier entorno, desde máquinas multiprocesadoras grandes hasta pequeños dispositivos Palmtop. La usabilidad y el transporte de la red neuronal · Las redes neuronales basadas en Joone son utilizables independientes (separadas del marco que los han creado o entrenado). · Las redes neuronales basadas en Joone se pueden transportar utilizando protocolos comunes (como HTTP o FTP) para ejecutar En máquinas remotas Marco de expansión · El marco se expande con más componentes para implementar nuevos algoritmos de aprendizaje o nuevas arquitecturas. · Con Joone es posible implementar cualquier tipo de optimización; Hay dos métodos principales para encontrar la mejor solución a un problema dado (es decir, encontrar la mejor red neuronal): optimización local y técnicas de optimización global. La optimización local se obtiene aplicando algunos mecanismos 'internos' (el más famoso es el impulso), la optimización global, en su lugar, intenta encontrar la mejor solución que aplica alguna técnica externa para seleccionar el mejor desempeño entre un grupo predefinido de NNS (como algoritmos genéticos). Ambos se implementan con Joone, y muchas nuevas técnicas de optimización pueden experimentarse gracias a su expansibilidad. MultiPhreading and Scalability · El motor principal de Joone se basa en un motor multiproceso, capaz de escalar utilizando todos los recursos informáticos disponibles. · Joone proporciona a los usuarios profesionales un entorno distribuido para capacitar a muchas redes neuronales en paralelo en varias máquinas. Licencias · Joone es libremente utilizable. Su licencia es la licencia pública general menor (LGPL). · Se le alienta a probarlo y usarlo para lo que sea (tanto comercial y académico). Aplicación. Lo nuevo en 1.2.1 versión estable: · Esta versión agrega soporte para el Groovy Lenguaje de scripting. · Se ha agregado logarithmicplugin, para aplicar una transformación logarítmica (base E) para ingresar datos. "Guardar como XML" se ha agregado al editor de la GUI, para permitir que guarde una red neuronal en formato XML. · Se han solucionado varios errores, incluido un problema que evitó que Sangersynapse aprendiera cuando está en modo de entrenamiento. · La inspección El panel ya no muestra los sesgos para las capas para los cuales esto no tiene sentido. · Esta versión corrige la falta de la primera columna cuando se copiaron los valores inspeccionados en el Portapapeles. Lo nuevo de la versión de desarrollo 2.0.0RC1: · Se mejoró el rendimiento En un 50%, gracias a la fuerte refactorización del motor principal, agregando el modo de un solo hilo. · Se agregó un conjunto de herramientas para ocultar la complejidad de la API. · Se ha agregado un nuevo componente de E / S de imagen en orden de lectura y escriba directamente desde / a archivos de imagen. · Se ha agregado una nueva capa Softmax para crear redes neuronales capaces de resolver 1 de los problemas de clasificación de C. · La usabilidad de los paneles de propiedad se ha mejorado mediante la adopción de un nuevo panel de selección de archivos y un panel de calendario visual. · Se solucionaron varios errores y la documentación se ha actualizado con las nuevas funciones.

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