2009-10-11 30 views

risposta

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Da quello che posso vedere: FANN si adatta entrambe le categorie.

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NeuronDotNet Non è così ampio come AForge, ma il suo esclusivo focus su NN lo rende forse più facilmente accessibile e forse più presente in questo settore.

Aggiornamento: (dicembre 2012) vecchio repository
di NeuronDotNet a http://neurondotnet.freehostia.com è defunta.
Il codice sorgente più recente, Versione 3.0 è disponibile su sourceforge, ma questo progetto è effettivamente inattivo. Apparentemente, il suo sviluppatore originale e unico collaboratore, Vijeth Dinesha, ha smesso di aggiornare e migliorare questa base di codice. Grazie, Vijeth! Forse qualcuno, un giorno, raccoglierà da dove te ne sei andato. In effetti, NeuronDotNet è un framework relativamente maturo e la sua semplicità e il suo focus unico lo rendono attraente, rispetto ad altri framework in cui le reti neurali sono solo una caratteristica/modulo al suo interno.

+1

Link è rotto, http://sourceforge.net/projects/neurondotnet/?source=navbar anche lo sviluppo di questo progetto si è fermato .. – Peter

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Scarica Weka e convertire dal file jar (Java bytecode) per .NET Framework (gestito) dll attraverso IKVM. Weka è riconosciuta da molti come un'ottima libreria open source per l'apprendimento automatico. Include reti neurali.

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Ecco un elenco di risorse correlate a F # per l'apprendimento automatico di open source .NET.

http://fsharp.org/machine-learning/

quadri disponibili su NuGet: (Il contenuto di seguito è stata presa direttamente dal URL sopra si fa riferimento a fini di persistenza.)

  • Accord.MachineLearning - Contiene Support Vector Machines, Decision Trees, Modelli naive bayesiani, K-means, modelli Gaussian Mixture e algoritmi generali come Ransac, Cross-validation e Grid-Search per applicazioni di machine learning. Questo pacchetto fa parte di Accord.NET Framework.

  • Encog Machine Learning Framework: una rete neurale avanzata e un framework di apprendimento automatico.Encog contiene classi per creare un'ampia varietà di reti, oltre a supportare classi per normalizzare ed elaborare dati per queste reti neurali. Encog treni che utilizzano la propagazione resiliente multithread. Encog può anche utilizzare una GPU per accelerare ulteriormente i tempi di elaborazione. Viene fornito anche un workbench basato su GUI per aiutare a modellare e addestrare le reti neurali.

  • Numl - Una libreria di machine learning destinato a facilitare l'uso di utilizzare tecniche di modellazione standard sia per la previsione e clustering

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