Encog
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| Desarrollador(es) | Jeff Heaton y colaboradores |
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| Versión estable | 3.4.0 / 1 de septiembre de 2017 ( 01-09-2017 ) |
| Repositorio | https://github.com/encog |
| Escrito en | Java , .Net |
| Sistema operativo | Multiplataforma |
| Tipo | Aprendizaje automático |
| Licencia | Licencia Apache 2.0 |
| Sitio web | www.heatonresearch.com/encog |
Encog es un marco de aprendizaje automático disponible para Java y .Net . [1] Encog admite diferentes algoritmos de aprendizaje como redes bayesianas , modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte . Sin embargo, su principal fortaleza radica en sus algoritmos de redes neuronales . Encog contiene clases para crear una amplia variedad de redes, así como clases de soporte para normalizar y procesar datos para estas redes neuronales. Encog entrena utilizando muchas técnicas diferentes. Se utiliza multihilo para permitir un rendimiento de entrenamiento óptimo en máquinas multinúcleo.
Encog se puede utilizar para muchas tareas, incluidas las de investigación médica [2] y financiera. [3] También se proporciona un banco de trabajo basado en GUI para ayudar a modelar y entrenar redes neuronales. Encog ha estado en desarrollo activo desde 2008. [4]
Arquitecturas de redes neuronales
- Red neuronal ADALINE
- Teoría de resonancia adaptativa 1 (ART1)
- Memoria asociativa bidireccional (MBA)
- Máquina de Boltzmann
- Red neuronal de contrapropagación (CPN)
- Red neuronal recurrente de Elman
- Neuroevolución de topologías aumentadas (NEAT)
- Red neuronal de retroalimentación (perceptrón)
- Red neuronal de Hopfield
- Red neuronal recurrente de Jordania
- Red de funciones de base radial
- Mapa autoorganizativo recurrente (MSOR)
- Mapa autoorganizativo (Kohonen)
Técnicas de entrenamiento
- Retropropagación
- Propagación resiliente (RProp)
- Gradiente conjugado escalado (SCG)
- Algoritmo de Levenberg-Marquardt
- Propagación de la regla de actualización de Manhattan
- Aprendizaje competitivo
- Aprendizaje Hopfield
- Entrenamiento de algoritmos genéticos
- Entrenamiento de instar
- Entrenamiento Outstar
- Formación ADALINE
Véase también
- JOONE : otra red neuronal programada en Java
- FANN, una red neuronal escrita en C con enlaces a la mayoría de los otros lenguajes.
- Deeplearning4j : una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto escrita para Java/C++ con LSTM y redes convolucionales. Paralelización con Apache Spark y Aeron en CPU y GPU.
Referencias
- ^ J. Heaton http://www.jmlr.org/papers/volume16/heaton15a/heaton15a.pdf Encog: Biblioteca de modelos de aprendizaje automático intercambiables para Java y C#
- ^ D. Heider, J. Verheyen, D. Hoffmann http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-11-37.pdf Predicción de la resistencia a Bevirimat del VIH-1 a partir del genotipo
- ^ J. Heaton http://www.devx.com/opensource/Article/44014/1954 Pronóstico básico del mercado con redes neuronales Encog
- ^ http://www.heatonresearch.com/encog Descripción del Proyecto Encog.
Enlaces externos
- Página de inicio de Encog
- Proyecto Encog (GitHub)
- Pronóstico básico de mercado con redes neuronales Encog (artículo de DevX)
- Introducción a las redes neuronales Encog para Java (Proyecto de código)
- Evaluación comparativa de las redes neuronales Encog, Neuroph y JOONE
