SHAInet 开源项目推荐

SHAInet 开源项目推荐

shainet SHAInet - a pure Crystal machine learning library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shainet

1. 项目基础介绍和主要编程语言

SHAInet 是一个纯 Crystal 语言编写的机器学习库，旨在实现一个神经网络。该项目由 NeuraLegion 公司托管，作为一个业余项目进行开发和维护。Crystal 是一种静态类型、编译型语言，具有类似 Ruby 的语法，但在性能上更接近 C 语言。SHAInet 项目的目标是通过生物学灵感和面向对象的建模方法，探索神经网络的新型实现方式。

2. 项目的核心功能

SHAInet 的核心功能包括：

• 神经网络实现：提供了一个纯 Crystal 实现的神经网络，支持多种神经元类型和层类型。
• 多种激活函数：支持 Sigmoid、Bipolar Sigmoid、Log-Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、Softmax 等多种激活函数。
• 多种成本函数：支持 Quadratic 和 Cross-entropy 等成本函数。
• 优化算法：支持 SGD（随机梯度下降）、Momentum、iRprop+、ADAM 和 ES（进化策略）等多种优化算法。
• 数据处理：支持从 CSV 文件加载数据，并提供数据标准化和分割功能。
• 卷积神经网络（CNN）：支持卷积层、池化层和全连接层的构建，适用于图像处理等任务。

3. 项目最近更新的功能

SHAInet 最近的更新包括：

• 卷积神经网络支持：新增了对卷积神经网络的支持，包括卷积层、池化层和全连接层的实现，适用于图像分类等任务。
• 进化优化器：引入了进化策略（ES）作为优化算法，提供了另一种训练神经网络的方法。
• 数据处理增强：改进了数据加载和预处理功能，支持从 CSV 文件加载数据，并提供了数据标准化和分割功能。
• 性能优化：对网络训练和推理过程进行了性能优化，提升了训练速度和模型精度。

SHAInet 项目通过不断更新和优化，逐步完善了其功能集，使其成为一个功能丰富且性能优越的机器学习库。

shainet SHAInet - a pure Crystal machine learning library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shainet