文件名称：FANN.jl:快速人工神经网络库 (FANN) 的 Julia 包装器
文件大小：25KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-07 07:52:17
Julia
范恩 快速人工神经网络 C 库 (FANN) 的 Julia 包装器 安装 此软件包尚未在 METADATA 上注册，但只需通过运行即可安装 Pkg.clone("https://github.com/gasagna/FANN.git") Pkg.build("FANN") 在Julia REPL 中。 用法 为了说明可用的功能，我们首先导入包 using FANN 数据集 将使用的输入和输出数据都必须在二维数组中，即使在n_inputs或n_outputs等于 1 的情况下n_inputs n_outputs 。 例如让我们生成一些合成数据 X = rand(5, 100) 也就是说，我们用五个输入对一个问题产生了一百个随机观察结果。 假设只有一个输出，所以我们生成一些数据 y = 0.2*X[1, :].^2 + 0.8*X[2, :] + 0.01*randn(1, 100)
【文件预览】：
FANN.jl-master
----.travis.yml(703B)
----deps()
--------build.jl(662B)
----test()
--------test-linear.jl(525B)
--------test-io.jl(336B)
--------test-early-stop.jl(705B)
--------test-data.jl(999B)
--------test-ann-options-jl(90B)
--------test-xor.jl(401B)
--------runtests.jl(168B)
--------test-getset-weights.jl(239B)
--------trainoptim.jl(392B)
--------test-trainalg.jl(1KB)
----gen()
--------wrapgen.jl(692B)
----LICENCE.md(1KB)
----TODO(153B)
----src()
--------FANN.jl(565B)
--------ann.jl(8KB)
--------constants.jl(1KB)
--------libfann.jl(71KB)
--------libfann_common.jl(13KB)
--------data.jl(2KB)
----.gitignore(73B)
----REQUIRE(17B)
----README.md(5KB)