你用什么？
Noosphereious
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快速人工神经网络库 (FANN) 是一个免费的开源神经网络库，它用 C 语言实现多层人工神经网络，同时支持全连接和稀疏连接网络。支持定点和浮点的跨平台执行。它包括一个易于处理训练数据集的框架。它易于使用、用途广泛、有据可查且速度快。PHP、C++、.NET、Ada、Python、Delphi、Octave、Ruby、Prolog Pure Data 和 Mathematica 绑定可用。
FannTool图形用户界面也可用于库。
于 2010-01-04T13:41:14.140 回答
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每当我想快速使用任何数据挖掘算法时，我都会加载Weka。它非常复杂，但它实现了很多具有很多可定制性的算法（包括神经网络）。此外，它还有一些 NN 的可视化。
于 2009-03-26T20:28:11.397 回答
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它很旧，但我在不使用自己的代码时一直使用NeuroShell 2 。不幸的是，它不是免费的。我认为较新的 NeuroShell 仅用于预测股票。
于 2009-03-26T20:33:02.837 回答
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有很多不同的网络模拟器取决于您想要模拟的详细程度以及您想要模拟的网络类型。
如果你想模拟完整的生物网络（我猜你可能不会），甚至到树突的行为等，NEURON 和 GENESIS 都很好。
NEST 和 SPLIT 以及其他一些非常适合进行人口模拟，您可以在逐个节点的基础上创建人口并查看整个人口的行为。这几乎是“行业”标准方法，在研究和商业应用中被大量使用，因此值得研究。我知道 IBM 使用 SPLIT 进行一些研究。
如果您想使用微分方程来模拟人口的行为，那么 MIIND 很好，但这种方法相对较新且计算成本高（如果很酷的话）。
不确定这是否正是您想要的！
（注意，如果您在谷歌上搜索任何大写名称以及“模拟器”一词，您将最终进入相关网页 =）
于 2009-04-07T16:33:06.240 回答
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如果您想尝试深度学习，您应该研究 Theano Pylearn2（基于 Theano）
于 2013-04-03T16:31:04.033 回答