Я хотел бы поэкспериментировать с эволюцией нейронной сети (NEAT). Я написал некоторый код GA и нейронной сети на C ++ еще в 90-х, чтобы поиграть, но подход «сделай сам» оказался достаточно трудоемким, и я в итоге его отбросил.
С тех пор многое изменилось, и есть много очень хороших библиотек и инструментов с открытым исходным кодом для практически любого интереса. Я гуглил различные библиотеки с открытым исходным кодом (например, DEAP), но я мог бы использовать некоторую помощь, выбирая ту, которая подойдет ...
- Я потратил большую часть своего времени на написание кода для визуализации происходящего (состояние нейронной сети, пригодность населения) или конечных результатов (графики и т. Д.).
Возможно, это должно было бы быть выполнено отдельной библиотекой с открытым исходным кодом, но поддержка визуализации позволила бы мне уделять больше времени проблеме / решению и меньше - деталям реализации. - Я знаю C / C ++, Java, C #, Python, Javascript и несколько других. То, что является хорошим компромиссом между языком более высокого уровня и хорошей производительностью на домашнем оборудовании, было бы хорошим выбором.
Может кто-то с опытом предложить хорошую библиотеку с открытым исходным кодом или набор инструментов?
neural-networks
genetic-algorithms
neat
Скотт Смит
источник
источник
Ответы:
так как это написано в Javascript и не (пока) не предлагает поддержку GPU, это довольно медленно. Однако очень приятно возиться с гибкими сетевыми архитектурами. Единственная визуализация, которую он предлагает прямо сейчас, - это карта сетевой архитектуры, но графики могут быть легко реализованы.
источник
Что ж, если вы выбираете TensorfFlow для работы, вы получаете TensorBoard как часть пакета. Это может быть что-то близкое к тому, что вы ищете.
А с TensorFlow вы можете кодировать на C ++, Python и некоторых других языках (я думаю, что есть и привязки Ruby и Java, возможно, уже другие).
источник
имеет много полезных ресурсов. Взгляни, пожалуйста.
источник
Существует также DXNN, который, как вы описали, является нейроэволюционной системой, написанной на Erlang. https://github.com/CorticalComputer/DXNN2
Я поработал над этим, чтобы сделать его модульным, чтобы вы использовали его как библиотеку и держали свой код / приложение изолированным.
Вот пример кода , который загружает DXNN в виде библиотеки. он также генерирует готовые файлы данных gnuplot для визуализации.
источник
Fann ( http://leenissen.dk/fann/wp/ ) - бесплатная библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом.
Особенности FANN:
источник
Для генетических алгоритмов я написал GeneticSharp .
Многоплатформенная библиотека генетических алгоритмов для .NET Core и .NET Framework. Библиотека имеет несколько реализаций операторов GA, таких как: выделение, кроссовер, мутация, повторная вставка и завершение.
источник