जोन जोन एक उपयोग में आसान ग्राफिकल इंटरफ़ेस के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क जावा ढांचा है।
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जोन विवरण

जोन एक उपयोग में आसान ग्राफिकल इंटरफ़ेस के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क जावा ढांचा है। जून प्रोजेक्ट कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए एक नि: शुल्क तंत्रिका नेटवर्क ढांचा है। इसका उद्देश्य नवीनतम जावा टेक्नोलॉजीज के आधार पर उत्साही और पेशेवर उपयोगकर्ताओं के लिए एक शक्तिशाली वातावरण बनाना है। जॉइन एक केंद्रीय इंजन द्वारा रचित है जो जून के साथ विकसित सभी अनुप्रयोगों का फुलक्रम है। जोन के तंत्रिका नेटवर्क को स्थानीय मशीन पर बनाया जा सकता है, एक वितरित वातावरण पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और जो भी डिवाइस पर चलता है। हर कोई कोर इंजन के साथ वितरित सरल घटकों से शुरू होने वाले नए एल्गोरिदम या नए आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए नए मॉड्यूल लिख सकता है। मुख्य विचार यह है कि कोर फ्रेमवर्क के चारों ओर घूमने वाले एआई अनुप्रयोगों के एक ज़िलियन को बढ़ावा देने के लिए आधार बनाना। यहां "जोन" की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं: आर्किटेक्चर · जौनी का ढांचा मॉड्यूलर आर्किटेक्चर के साथ बनाया गया है: 'कोर इंजन' है दृश्य इंटरफ़ेस से अलग और इसके आधार पर किसी भी नए एप्लिकेशन को लागू करने की अनुमति देता है। · जोन पोर्टेबल है, 100% शुद्ध जावा में लिखा जा रहा है। यह किसी भी पर्यावरण में, बड़े मल्टीप्रोसेसर मशीनों से छोटे पामटॉप उपकरणों में चला सकता है। तंत्रिका नेटवर्क की उपयोगिता और परिवहन · जोन के आधार पर तंत्रिका नेटवर्क उपयोग करने योग्य स्टैंड-अलोन (उस ढांचे से अलग होते हैं या उन्हें प्रशिक्षित करते हैं)। · जून के आधारित तंत्रिका नेटवर्क को चलाने के लिए सामान्य प्रोटोकॉल (जैसे http या ftp) का उपयोग करके ले जाया जा सकता है रिमोट मशीन फ्रेमवर्क विस्तारशीलता पर · ढांचा नए सीखने वाले एल्गोरिदम या नए आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए अधिक घटकों के साथ विस्तार योग्य है। joone के साथ किसी भी प्रकार के अनुकूलन को लागू करना संभव है; किसी दिए गए समस्या (यानी सर्वोत्तम तंत्रिका नेटवर्क को खोजने के लिए) के लिए सबसे अच्छा समाधान खोजने के लिए दो मुख्य विधियां हैं: स्थानीय अनुकूलन और वैश्विक अनुकूलन तकनीकें। स्थानीय अनुकूलन कुछ 'आंतरिक' तंत्र (सबसे प्रसिद्ध गति है), वैश्विक अनुकूलन लागू करने के लिए लागू किया जाता है, इसके बजाय, एनएनएस के पूर्वनिर्धारित समूह (जैसे) के बीच सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले एनएन का चयन करने के लिए कुछ बाहरी तकनीक को लागू करने का सबसे अच्छा समाधान खोजने का प्रयास करें आनुवंशिक एल्गोरिदम)। दोनों जोन के साथ लागू किए जाते हैं, और कई नई अनुकूलन तकनीकों को इसकी विस्तारशीलता के लिए धन्यवाद दिया जा सकता है। मल्टीथ्रेडिंग और स्केलेबिलिटी · जोन का कोर इंजन एक मल्टीथ्रेड इंजन पर आधारित है, जो उपलब्ध सभी कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके स्केल करने में सक्षम है। · जोन कई मशीनों पर समानांतर में कई तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक वितरित वातावरण के साथ पेशेवर उपयोगकर्ताओं को प्रदान करता है। लाइसेंसिंग · जौन स्वतंत्र रूप से प्रयोग योग्य है। इसका लाइसेंस कम जनरल पब्लिक लाइसेंस (एलजीपीएल) है। आपको इसे आजमाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है और इसे (दोनों वाणिज्यिक और अकादमिक) आवेदन के लिए उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। 1.2.1 में नया क्या है स्थिर रिलीज: · यह रिलीज ग्रूवी के लिए समर्थन जोड़ता है स्क्रिप्टिंग भाषा। डेटा इनपुट करने के लिए लॉगरिदमिक परिवर्तन (बेस ई) लागू करने के लिए लॉगरिदमिकप्लुगिन जोड़ा गया है। एक्सएमएल प्रारूप में एक तंत्रिका नेटवर्क को बचाने की अनुमति देने के लिए, जीयूआई संपादक में "एक्सएमएल के रूप में सहेजें" को जोड़ा गया है। · कई बग तय की गई हैं, जिसमें एक समस्या शामिल है जो प्रशिक्षण मोड में सीखने से sangersynapse को रोका। · निरीक्षण पैनल अब उन परतों के लिए पक्षपात नहीं दिखाता है जिसके लिए यह समझ में नहीं आता है। · इस रिलीज को क्लिपबोर्ड में कॉपी किए जाने पर पहले कॉलम की कमी को हल करता है। 2.0.0rc1 विकास रिलीज में नया क्या है: · प्रदर्शन में सुधार हुआ 50% तक, एकल-धागा मोड जोड़कर, कोर इंजन के भारी रिफैक्टरिंग के लिए धन्यवाद। · एपीआई की जटिलता को छिपाने के लिए उपकरणों का एक सेट जोड़ा गया था। · छवि फ़ाइलों से सीधे / लिखने और लिखने के क्रम में एक नई छवि I / O घटक जोड़ा गया है। · सी वर्गीकरण समस्याओं में से 1 को हल करने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए एक नई सॉफ़्टमैक्स परत जोड़ा गया है। एक नई फ़ाइल चयनकर्ता पैनल और एक दृश्य कैलेंडर पैनल को अपनाने के द्वारा संपत्ति पैनलों की उपयोगिता में सुधार किया गया है। · कई बग तय किए गए थे और दस्तावेज़ीकरण को नई सुविधाओं के साथ अद्यतन किया गया है।

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