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  • neuroph, Java神经网络框架 Neuroph Neuroph - Java神经网络平台 NeurophNeuroph是一个开源的Java神经网络框架和神经网络开发环境。 它包含了设计良好。开源的Java库,与基本的NN概念相对应的基本类数量很少,这使得...
  • neuroph-2.92

    2015-12-30 23:48:53
    neuroph-2.92
  • neuroph-2.8

    2014-03-18 10:06:18
    neuroph-2.8 java开源 神经网络
  • Neuroph OCR-手写识别技术可以识别手写字母和字符。 它是从Java神经网络框架-Neuroph派生而来的引擎,因此可以用作独立项目或Neuroph插件。
  • neuroph-29

    2014-11-20 21:27:27
    Neuroph是轻量级的Java神经网络的框架,可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念,它非常容易学习。它也有一个不错的GUI应用程序。
  • TCR Neuroph-文本字符识别是使用Java神经网络框架-Neuroph开发的用于识别扫描文本的Java工具
  • Neuroph开发过程

    2019-01-28 00:28:00
    文章提纲 安装与配置 开发小结 建立项目 配置项目 理解感知机的代码...下载地址 neuroph-core-2.94:开发的核心包 neuroph-samples-2.94:使用这个框架的例子 Eclipse的安装:建议是java 2018-09以上的版本 配置“Wi...
    文章提纲

    安装与配置

    • JDK的安装:建议JRE 1.8以上;
    • Neuroph安装:建议2.94的版本。下载地址
      • neuroph-core-2.94:开发的核心包
      • neuroph-samples-2.94:使用这个框架的例子
    • Eclipse的安装:建议是java 2018-09以上的版本
      • 配置“Windows→Preferences→Java→Build Path→User Libraries→New”一个“neuroph-2.94”,再“Add External Jars”就可以把相关的包全部定义在这个变量下面。
      • 也可以使用Maven配置。

    开发小结

    建立项目

    • 在Eclipse中创建一个Java项目。

    配置项目

    • 选中项目,“右键→Properties→Java Build Path→Libraries→Add Library→User Library→neuroph-2.94”即可把相关类包纳入到项目中。

      理解感知机的代码

    • 单层感知机:neuroph-samples-2.94.jar中org.neuroph.samples.PerceptronSample.class
      public SinglePerceptronAND() {
        // create training set (logical AND function):创建训练集(符合逻辑与函数)
        DataSet trainingSet = new DataSet(2, 1);trainingSet.addRow(...);
        // create perceptron neural network:创建感知机(两个入,一个出,就是最简单的单层一个神经元的神经网络)
        NeuralNetwork myPerceptron = new Perceptron(2, 1);
        // learn the training set:学习这个训练集,就是为了得到神经网络的参数
        myPerceptron.learn(trainingSet);
        // test perceptron:测试这个感知机,检验它训练的参数是否正确
        myPerceptron.setInput(trainingSet.get(0).getInput());
        myPerceptron.calculate();
        System.out.print("Input: " + Arrays.toString(trainingElement.getInput()));
        System.out.println(" Output: " + Arrays.toString(networkOutput));
      }
      

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhuyx/p/10328562.html

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  • http://neuroph.sourceforge.net/image_recognition.html https://github.com/neuroph/neuroph 转载于:https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5668850.html

    http://neuroph.sourceforge.net/image_recognition.html

    https://github.com/neuroph/neuroph

    转载于:https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5668850.html

    展开全文
  • Neuroph开发环境搭建

    千次阅读 2018-04-20 20:53:45
    Neuroph简介 Neuroph是一个轻量级的Java神经网络的框架,可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念,它非常容易学习。而且它也还有一个不错的GUI应用程序。Neurop最初是一位硕士研究生的...


    Neuroph简介

    Neuroph是一个轻量级的Java神经网络的框架,可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念,它非常容易学习。而且它也还有一个不错的GUI应用程序。Neurop最初是一位硕士研究生的毕业论文主题,随后成为一个开源项目,它采用LGPL3许可证发布源代码。


    Neuroph开发环境搭建


    一.  JDK的配置及安装       传送门

    Maven安装                传送门

    三.  新建项目

     (1) 新建 maven 项目(结构如下)

                        


    (2) 引入需要的包 (右键builld path)

                 


    (3)  pom.xml添加依赖

       <dependency>
    			<groupId>org.neuroph</groupId>
    			<artifactId>neuroph-core</artifactId>
    			<version>2.8</version>
    			<scope>system</scope> 
    			<systemPath>${project.basedir}/lib/neuroph-core-2.8.jar</systemPath> 
    		</dependency>
    
    		<dependency>
    			<groupId>org.slf4j</groupId>
    			<artifactId>slf4j-api</artifactId>
    			<version>1.7.5</version>
    		</dependency>
    
    		<dependency>
    			<groupId>org.slf4j</groupId>
    			<artifactId>slf4j-nop</artifactId>
    			<version>1.7.5</version>
    		</dependency>
    
    		<dependency>
    			<groupId>org.apache.poi</groupId>
    			<artifactId>poi</artifactId>
    			<version>3.14</version>
    		</dependency>

    这样我们就搭建好了Neuroph的基本环境
    展开全文
  • Neuroph是轻量级的Java神经网络框架,可用于开发常见的神经网络体系结构。 少量的基本类对应于基本的NN概念,并且GUI编辑器使学习和使用变得容易。
  • Getting Started with Neuroph 2.6
  • neuroph Perceptron Sample

    2017-03-16 21:23:00
    Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/LoggerFactory at org.neuroph.core.NeuralNetwork.<init>(NeuralNetwork.java:106) at org.neuroph.nnet.Perceptron.&...

     

    错误:

    Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/LoggerFactory
        at org.neuroph.core.NeuralNetwork.<init>(NeuralNetwork.java:106)
        at org.neuroph.nnet.Perceptron.<init>(Perceptron.java:56)
        at PerceptronSample.main(PerceptronSample.java:24)
    Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.LoggerFactory
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
        at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
        ... 3 more


    解决方法:

    https://www.slf4j.org/download.html

    下载 slf4j-1.7.24.zip 并且解压;

    引用以下jar:

    slf4j-api-1.7.24.jar

    slf4j-log4j12-1.7.24.jar

     =========================

    错误:

    Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Level
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
        at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)

     

    解决方法:

    http://logging.apache.org/log4j/1.2/download.html

    http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/logging/log4j/1.2.17/log4j-1.2.17.zip

    下载 log4j-1.2.17.zip

    解压

    引用 log4j-1.2.17.jar

    ===========================

    跑 neuroph 需要引用 neuroph-core-2.93.jar ,并且引用以上的几个jar。

     

    // require java 1.8
    // jar:  D:\Neuroph\neuroph-2.93b\neuroph-2.93b\neuroph-core-2.93.jar
    // java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.LoggerFactory
    // 这种情况,一般是在lib包下缺少两个jar文件,这两个jar文件是:slf4j-api-1.5.0和slf4j-log4j12-1.5.0,他们的位置在:
    // spring-framework-2.5.6\lib\slf4j文件夹下。
    // https://www.slf4j.org/
    
    
    import java.util.Arrays;
    import org.neuroph.core.NeuralNetwork;
    import org.neuroph.nnet.Perceptron;
    import org.neuroph.core.data.DataSet;
    import org.neuroph.core.data.DataSetRow;
    
    /**
    * This sample shows how to create, train, save and load simple Perceptron neural network
    */
    public class PerceptronSample {
    
        public static void main(String args[]) {
    
            // create training set (logical AND function)
            DataSet trainingSet = new DataSet(2, 1);
            trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{0, 0}, new double[]{0}));
            trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{0, 1}, new double[]{0}));
            trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{1, 0}, new double[]{0}));
            trainingSet.addRow(new DataSetRow(new double[]{1, 1}, new double[]{1}));
    
            // create perceptron neural network
            NeuralNetwork myPerceptron = new Perceptron(2, 1);
    
            // learn the training set
            myPerceptron.learn(trainingSet);
    
            // test perceptron
            System.out.println("Testing trained perceptron");
            testNeuralNetwork(myPerceptron, trainingSet);
    
            // save trained perceptron
            myPerceptron.save("mySamplePerceptron.nnet");
    
            // load saved neural network
            NeuralNetwork loadedPerceptron = NeuralNetwork.createFromFile("mySamplePerceptron.nnet");
    
            // test loaded neural network
            System.out.println("Testing loaded perceptron");
            testNeuralNetwork(loadedPerceptron, trainingSet);
    
        }
    
        public static void testNeuralNetwork(NeuralNetwork nnet, DataSet tset) {
    
            for(DataSetRow dataRow : tset.getRows()) {
    
                nnet.setInput(dataRow.getInput());
                nnet.calculate();
                double[ ] networkOutput = nnet.getOutput();
                System.out.print("Input: " + Arrays.toString(dataRow.getInput()) );
                System.out.println(" Output: " + Arrays.toString(networkOutput) );
    
            }
    
        }
    
    }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/emanlee/p/6561684.html

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  • Neuroph使用感知机识别坐标系
  • Neuroph训练简单逻辑运算感知机

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  • https://github.com/neuroph/neuroph.git

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