joone

由于实验室事情缘故，需要将python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用起来比较方便也比较实用，下面介绍一下JOONE的一些使用方法。   JOONE需要使用一些外部的依赖包，

  JOONE   一、什么是JOONE？ 1、Joone是一个免费的神经网络框架来创建，训练和测试人造神经网络。目标是为最热门的Java技术创造一个强大的环境，为热情和专业的用户。 2、Joone由一个中央引擎组成，这是Joone开发的所有应用程序的支点。Joone的神经网络可以建立在本地机器上，在分布式环境中进行培训，并在任何设备上运行。 3、每个人都可以编写新的模块来实现从核心引擎分发的简单

简介很少有程序员不对这里或者那里所包含的人工智能编程所吸引，然而，许多对AI感兴趣的程序员很快就因其中包含的算法的复杂性而退却。在本文中，我们将讨论一个能大大简化这种复杂性的Java开源工程。Java面向对象的神经网络(JOONE)是一开源工程，它提供给Java程序员一个高适应性的神经网络。该JOONE工程源代码由LGPL所保护。简言之，这意味着源代码是可自由使用的而且你不需要支付版税就可以使用J

d 转载于:https://www.cnblogs.com/welhzh/p/5761195.html

由于实验室事情缘故，需要将Python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用起来比较方便也比较实用，下面介绍一下JOONE的一些使用方法。   JOONE需要使用一些外部的依赖包，

神经网络 JAVA工具包 joone 例程 初接触joone，根据网上找到的使用教程及官方API所写的使用例程： 新建BPNN类： //package myBPNN; import java.io.*; import org.joone.engine.*; import org.joone.engine.learning.TeachingSynapse; import org.joone.io.

什么是joone Joone是一个免费的神经网络框架来创建，训练和测试人造神经网络。目标是为最热门的Java技术创造一个强大的环境，为热情和专业的用户。 Joone由一个中央引擎组成，这是Joone开发的所有应用程序的支点。Joone的神经网络可以建立在本地机器上，在分布式环境中进行培训，并在任何设备上运行。 每个人都可以编写新的模块来实现从核心引擎分发的简单组件开始的新算法或新架构。主要思想是为

由于实验室事情缘故，需要将Python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用起来比较方便也比较实用，下面介绍一下JOONE的一些使用方法。 JOONE需要使用一些外部的依赖包，这在

package com.pintn.joone; import org.joone.engine.FullSynapse; import org.joone.engine.LinearLayer; import org.joone.engine.Monitor; import org.joone.engine.NeuralNetEvent; import org.joone.engine.Neur

package com.pintn.joone; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.ObjectInput; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; import java.i

JAVA使用JOONE实现神经网络的官网例子 import org.joone.engine.*; import org.joone.engine.learning.*; import org.joone.io.*; import org.joone.net.*; /** * JOONE神经网络的测试学习类 * */ public class XOR_using_NeuralNet imp

最近在搞 神经网络 ，我选择了和别人不同的学习方法，别人是先搞定数学，在搞理论，最后搞应用。而我是先大致搞清楚 神经网络 的大致流程和BP的基本 算法 ，然后找一些 开源 的 神经网络 框架来学习，直接搞应用，最后在理论和数学不懂的地方再去查资料学习。结果发现这种方法很好，最起码很能调动我学习这些深奥知识的兴趣。搞了没几天，竟然可以把 神经网络 用于自己项目中了，爽！       寻找 开源 项目

神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一

我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你

我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的

PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。 我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步 首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步 定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步 由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步 借

我正在学习神经网络和反向传播。我想我了解网络是如何工作的，在输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不完全了解如何设计一个网络来适应一个问题。IE：假设我想要一个神经网络来学习如何演奏曲子，我该如何把这个问题转化为神经网络的设计呢？欢呼：）

介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。 语

注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz