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超简单神经网络工具包

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发表于 2018-3-6 18:39:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
超简单神经网络工具包

SSNN V3.1.0.8 by NI
作者:Piotr Kruczkowski
版权:Copyright (c) 2017, NI
许可证:样例代码许可
兼容LabVIEW版本:>=2016
兼容OS版本:ALL

描述:
这款工具包设计为超简单神经网络用例,没针对任何高级AI应用设计,而是仅作为一个应用入门起点,评估或进一步开发对已存概念内容的佐证。
唯一支持的示教算法是RProp,因为它与设置和普遍性无关。

工具包性能:
- 带S曲线单极激活函数的前馈神经网络
- 输入输出自动线性调整以达到最佳性能的神经元线性范围
- 最后一层线性激活函数启用可选
- 每层的输入偏差能获得最佳性能
- 两个隐层神经元数

- RProp示教算法
- 从众所周知的TDMS文件中的语块示教
- 在验证集之上进行错误评估
- 每个输出进行错误百分比评估
- 从众所周知的文件装载网络
- 文档化
- XOR测试仪

注:这是一款超简单神经网络,只适合简单用例

因代码开源,所以你能用来学习神经网络如何工作,并按需修正。

发行说明:
- 文件保存时改变了NN架构,目前存为容易编辑的INI文件。
- 示教改成基于TDMS文件,这使得较容易查看创建。
- 简化API,使用更快

SSNN1.png

SSNN2.png

SSNN3.png
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