Fast Artificial Neural Network Library

ファスト人工ニューラルネットワークライブラリは両方完全に接続し、まばらに接続されたネットワークをサポートし、C多層人工ニューラルネットワークを実装しています。
固定および浮動小数点の両方でクロスプラットフォームの実行がサポートされています。これは、トレーニングデータセットの容易な取扱いのためのフレームワークを含みます。それは十分に文書化、汎用性の高い、使いやすく、かつ高速です。 PHPやPython、デルファイとMathematicaバインディングが用意されています。

特徴：

このC多層ニューラルネットワークライブラリ
バックプロパゲーション訓練（RPROP、Quickprop、バッチ、増分）
動的にANNを構築し、訓練進化トポロジトレーニング（Cascade2）
（、電車を作成し、わずか3関数呼び出しとANNを実行します）使いやすいです
高速（他のライブラリよりも最大150倍高速実行）
汎用性の高い（オンザフライ多くのパラメータや機能を調整することが可能）
十分に文書化（リファレンスマニュアルを使用して簡単に、などの実装上の考慮事項を説明する50ページの大学のレポートや紹介記事）
クロスプラットフォーム（LinuxおよびUNIX用のスクリプトを設定し、Windows用のDLLファイルは、MSVCおよびBorlandのコンパイラのプロジェクトファイルは、ワークに報告されます）
（速度の余分なビットのための段階的な線形関数を含む）を実装し、いくつかの異なる活性化関数
全体のANNを保存し、ロードすることが容易
いくつかの使いやすい例（単純な列車例と簡単なテストの例）
浮動小数点と固定小数点数の両方を使用することができます（実際には、フロート、ダブル、int型の両方が利用可能です）
（速度の余分なビットのための）キャッシュの最適化
（LGPLの下でライセンス）オープンソース
トレーニングデータセットを簡単に処理するためのフレームワーク
グラフィカル·インターフェース
Cバインディング
PHP拡張モジュール
Pythonバインディング
デルファイバインディング
.NETバインディング
Mathematicaの拡張
オクターブ拡張
Rubyのバインディング
純粋なデータ·バインディング
Debianパッケージ

このこのリリースの新機能です。

このバージョンは、レイヤの配列パラメータが定数であることを示すためにcreate_array機能を変化させる（すなわち、入力のみ）は、文書化されたC ++ラッパーとサンプルを追加しますC ++プログラム、および多くの変更が追加されます。