JOONE: Java-фреймворк для нейронных сетей с компонентной архитектурой
JOONE
Joone – это Java-фреймворк для нейронных сетей, основанный на компонентах. Создавайте и расширяйте алгоритмы машинного обучения, легко интегрируйте компоненты!
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
JOONE (Java Object Oriented Neural Engine) - это фреймворк для нейронных сетей, построенный на Java и основанный на компонентном подходе.
JOONE (Java Object Oriented Neural Engine) is a component based neural network framework built in Java.
Особенности
Joone имеет компонентную архитектуру, основанную на связываемых компонентах, которые можно расширять для создания новых алгоритмов обучения и архитектур нейронных сетей. Компоненты – это подключаемые модули кода, которые соединяются для формирования потока информации. Новые компоненты можно добавлять и повторно использовать. Помимо симуляции, Joone также обладает возможностями развертывания на различных платформах. Joone включает в себя графический редактор для визуального создания и тестирования нейронных сетей, а также распределенную среду обучения, позволяющую обучать нейронные сети на нескольких удаленных машинах.
Joone consists of a component based architecture based on linkable components that can be extended to build new learning algorithms and neural networks architectures. Components are plug in code modules that are linked to produce an information flow. New components can be added and reused. Beyond simulation, Joone also has to some extent multi platform deployment capabilities. Joone has a GUI Editor to graphically create and test any neural network, and a distributed training environment that allows for neural networks to be trained on multiple remote machines.
Сравнение
По состоянию на 2010 год, Joone, Encog и Neuroph являлись основными бесплатными средами разработки нейронных сетей, основанными на компонентном подходе, доступными для платформы Java. В отличие от двух других (коммерческих) систем, Synapse и NeuroSolutions, они написаны на Java и обеспечивают прямую кроссплатформенную поддержку. Количество доступных компонентов ограничено, а графическая среда разработки достаточно проста, поэтому функциональность значительно уступает коммерческим аналогам. Joone следует рассматривать скорее как фреймворк для нейронных сетей, чем как полноценную интегрированную среду разработки. В отличие от коммерческих аналогов, в нем делается акцент на разработке нейронных сетей посредством кода, а не на визуальном конструировании. Хотя теоретически Joone можно использовать для создания более широкого спектра адаптивных систем (включая системы с неадаптивными элементами), основное внимание уделяется нейронным сетям, основанным на алгоритме обратного распространения ошибки.
As of 2010, Joone, Encog and Neuroph are the major free component based neural network development environment available for the Java platform. Unlike the two other (commercial) systems that are in existence, Synapse and NeuroSolutions, it is written in Java and has direct cross platform support. A limited number of components exist and the graphical development environment is rudimentary so it has significantly fewer features than its commercial counterparts. Joone can be considered to be more of a neural network framework than a full integrated development environment. Unlike its commercial counterparts, it has a strong focus on code based development of neural networks rather than visual construction. While in theory Joone can be used to construct a wider array of adaptive systems (including those with non adaptive elements), its focus is on backpropagation based neural networks.