Neuroph Vs Encog

Question

手書きテキスト用のOCRアプリケーションでは、フィードフォワードNNとバックプロパゲーショントレーニングを使用することに決めました。入力レイヤーは32 * 32（1024）ニューロンとなり、少なくとも8-12アウトニューロンを置く。

私はNeurophがいくつかの記事を同時に読むことで使いやすくなっていますが、Encogはパフォーマンスが数倍優れています。私のシナリオでは、APIが最も適したパラメータを検討してください。そして、私が取った入力ノードの数にコメントできるかどうか、感謝します。それは大きすぎます（トピックの外ですが）

Answer 1

最初に私の免責事項、私はEncogプロジェクトの主な開発者の一人です。これは、私がEncogにNeurophがおり、おそらくそれに偏っていることにもっと精通していることを意味します。私の意見では、それぞれの相対的な強みは以下の通りです。 Encogは、かなりの数の交換可能な機械学習方法とトレーニング方法をサポートしています。 Neurophはニューラルネットワークに非常に重点を置いており、あなたは何かの間の接続を表現することができます。したがって、典型的なElman/Jordan、NEAT、HyperNEAT、Feedforwardタイプのネットワークとは異なるタイプの非常にカスタム/非標準（リサーチ）ニューラルネットワークを作成しようとする場合、Neurophは法案にうまく収まるでしょう。