Neuroph Vs Encog

Question

Tôi đã quyết định sử dụng một nguồn cấp dữ liệu về phía trước với chương trình đào tạo ngược lại cho ứng dụng OCR của tôi cho văn bản viết tay và lớp đầu vào sẽ có 32 * 32 (1024) và ít nhất 8-12 ra thần kinh.

Tôi thấy Neuroph dễ sử dụng bằng cách đọc một số bài báo cùng lúc Encog hiệu quả hơn vài lần. Xem xét các tham số trong kịch bản của tôi, API nào là phù hợp nhất. Và tôi đánh giá cao nếu bạn có thể nhận xét về số lượng nút đầu vào tôi đã thực hiện, có phải là giá trị quá lớn hay không (Mặc dù nó nằm ngoài chủ đề)

Answer 1

Trước hết, tôi là một trong những nhà phát triển chính về dự án Encog . Điều này có nghĩa là tôi quen thuộc hơn với Encog rằng Neuroph và có lẽ thiên về nó. Theo tôi, các điểm mạnh tương đối của mỗi loại như sau. Encog hỗ trợ khá nhiều phương pháp học tập và phương pháp đào tạo có thể hoán đổi cho nhau. Neuroph là VERY tập trung vào các mạng thần kinh và bạn có thể thể hiện mối liên hệ giữa mọi thứ. Vì vậy, nếu bạn định tạo mạng nơron rất tùy chỉnh/phi tiêu chuẩn (nghiên cứu) về các kiểu chữ khác nhau so với các mạng loại Elman/Jordan, NEAT, HyperNEAT, Feedforward điển hình, thì Neuroph sẽ phù hợp với hóa đơn độc đáo.