答えて
あなたのシミュレーションをどのように細かくしたいのか、どんな種類のネットワークをシミュレートしたいのかによって、さまざまなネットワークシミュレータがあります。
あなたはNESTとSPLITといくつか他の人が良いです
も、樹状突起などの行動まで(私はあなたがおそらくないgeussingよ)完全な生物学的ネットワークをシミュレートしたい場合はNEURONとGENESISが良好です母集団をノードごとに作成し、全母集団が何をするかを見る母集団シミュレーションを行うためのものです。これはかなり業界標準のアプローチであり、研究や商用アプリケーションで多く使われているので、検討する価値があります。私は、IBMがSPLITをいくつかの研究に使用していることを知っています。
MIINDは、微分方程式を使用して母集団のモデルをモデル化したい場合に適していますが、このアプローチは比較的新しく計算的に高価です(非常にクールな場合)。
これがまさにあなたが望むものなのかどうかはわかりません。
(あなたが単語「シミュレータ」と一緒にキャップ内の名前のいずれかをグーグル場合NBあなたは=関連するウェブページになってしまいます)
私はNeuronとGenesisなどを使用しましたが、私はSPLITのことを聞いたことがなく、googleも私のためにそれを見つけました。私にリンクを教えてください。 – bias
私は実際にそれを使ったことはないのですが、これらのシミュレータの主な関心はUniでの私の仕事のためアーキテクチャに基づいているため、パブリックドメインかどうかはわかりません。しかし、IBM Blue Gene/L supercomputer(IBM)の新皮質の脳規模シミュレーションの論文で私の情報が見つかりました。 –
データマイニングアルゴリズムですばやく遊びたい場合は、Wekaをロードするだけです。かなり複雑ですが、多くのカスタマイズ可能なアルゴリズム(ニューラルネットワークを含む)を実装しています。さらに、NNにはいくつかの視覚化機能があります。
私は自分自身のコードを使用していないときは、それは古いですが、私はいつもNeuroShell 2を使用しています。残念ながら、それは無料ではありません。私は新しいNeuroShellsは株式を予測するためだけに設計されていると思います。
Fast Artificial Neural Network Library (FANN)は多層を実装して無料のオープンソースのニューラルネットワークライブラリであり、完全に接続されたネットワークとまばらに接続されたネットワークの両方をサポートするC言語の人工ニューラルネットワーク。固定小数点と浮動小数点の両方でのクロスプラットフォーム実行がサポートされています。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が含まれています。使いやすく、汎用性があり、文書化が容易で、高速です。 PHP、C++、.NET、Ada、Python、Delphi、Octave、Ruby、Prolog Pure DataおよびMathematicaバインディングが利用可能です。
FannToolライブラリのグラフィカルユーザーインターフェイスも利用できます。
あなたは深い学習の実験を探しているなら、あなたは(Theanoに基づいています) Theano Pylearn2
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へぇになっているはずです、私はこの1つに同じ答えを持っています。ただし、ANNの作成はGAよりも難しかった。また、私のコードは、アーキテクチャを変更するために大幅に変更しなければなりませんでした。私は私が楽しんでいるパッケージの答えを提供します。 –