Joindre JOONE est un cadre de réseau de neurones Java avec une interface graphique facile à utiliser.
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Joone est un cadre de réseau neuronal Java avec une interface graphique facile à utiliser. Joone Project est un cadre de réseau neuronal gratuit pour créer, former et tester des réseaux de neurones artificiels. L'objectif est de créer un environnement puissant à la fois pour les utilisateurs enthousiastes et professionnels, basé sur les nouvelles technologies Java.Joone est composée d'un moteur central qui est le pivot de toutes les applications développées avec Joone. Les réseaux de neurones de Joone peuvent être construits sur une machine locale, être formés à un environnement distribué et exécuter sur tout le périphérique.Everyone peut écrire de nouveaux modules pour mettre en place de nouveaux algorithmes ou de nouvelles architectures à partir des composants simples distribués avec le moteur central. L'idée principale est de créer la base pour promouvoir une zillion d'applications d'AI qui tournent autour du cadre principal. Certaines caractéristiques essentielles de "Joone": architecture · Le framework de Joone est construit avec une architecture modulaire: le "moteur central" est Séparé de l'interface visuelle et permet de mettre facilement en uvre une nouvelle application basée sur elle. · Joone est portable, en cours d'écriture dans Java 100% pure. Il peut fonctionner dans n'importe quel environnement, des grandes machines multiprocesseurs à de petits appareils de palmtop. La convivialité et le transport du réseau neuronal · Les réseaux de neurones basés sur Joone sont utilisables autonomes (séparés du cadre qui les ont créés ou formés). · Les réseaux de neurones basés sur Joone peuvent être transportés à l'aide de protocoles communs (comme HTTP ou FTP). Sur l'extension du cadre des machines distantes · Le cadre est extensible de plus de composants pour mettre en uvre de nouveaux algorithmes d'apprentissage ou de nouvelles architectures. · Avec Joone, il est possible de mettre en uvre tout type d'optimisation; Il existe deux méthodes principales pour trouver la meilleure solution à un problème donné (c'est-à-dire de trouver le meilleur réseau neuronal): optimisation locale et techniques d'optimisation mondiale. L'optimisation locale est obtenue en appliquant un mécanisme «interne» (le plus célèbre est la dynamique), l'optimisation globale, essayez de trouver la meilleure solution appliquant une technique externe pour sélectionner la meilleure performance NN parmi un groupe prédéfini de NNS (comme algorithmes génétiques). Les deux sont mis en uvre avec Joone et de nombreuses nouvelles techniques d'optimisation peuvent être expérimentées grâce à son expansibilité. Multithraleading et évolutivité · Le moteur central de Joone est basé sur un moteur multithread, capable d'échelle à l'aide de toutes les ressources informatiques disponibles. · Joone fournit aux utilisateurs professionnels un environnement distribué pour former de nombreux réseaux de neurones en parallèle sur plusieurs machines. Licence · Joone est librement utilisable. Sa licence est la licence publique moins générale (LGPL). · Vous êtes encouragé à l'essayer et à l'utiliser pour toute application (à la fois commerciale et académique). Ce qui est nouveau dans la version 1.2.1 de la libération stable: · Cette version ajoute du support pour le groovy Langue de script. · Logarithmicplugin a été ajouté pour appliquer une transformation logarithmique (base E) en données d'entrée. "Enregistrer sous XML" a été ajouté à l'éditeur d'interface graphique, afin de permettre une sauvegarde d'un réseau de neurones au format XML. · Un certain nombre de bugs ont été corrigés, y compris un problème empêché de conquérir le sangsynapse d'apprendre en mode de formation. · L'inspection Le panneau ne montre plus les biais pour les couches pour lesquelles cela n'a pas de sens. · Cette libération fixe l'absence de la première colonne lorsque les valeurs inspectées ont été copiées dans le presse-papiers. Qu'est-ce qui est nouveau dans la version de développement 2.0.0rc1: · La performance a été améliorée. De 50%, grâce au refactoring lourd du moteur central, en ajoutant le mode à threads unique. · Un ensemble d'outils a été ajouté afin de cacher la complexité de l'API. · Un nouveau composant d'E / S image a été ajouté dans la commande et écrire directement à partir de / vers des fichiers image. · Une nouvelle couche SoftMax a été ajoutée pour générer des réseaux de neurones capables de résoudre 1 des problèmes de classification C. · La convivialité des panneaux de propriété a été améliorée en adoptant un nouveau panneau de sélection de fichiers et un panneau de calendrier visuel. · Plusieurs bugs ont été corrigés et la documentation a été mise à jour avec les nouvelles fonctionnalités.

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