Bine ați venit la PyBrain

, Author

PyBrain este o bibliotecă modulară de Machine Learning pentru Python. Scopul său este de a oferi algoritmi flexibili, ușor de utilizat și totuși puternici pentru sarcinile de Machine Learning și o varietate de medii predefinite pentru a testa și compara algoritmii dumneavoastră.

PyBrain este prescurtarea de la Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library. De fapt, noi am venit primii cu numele și mai târziu am făcut inginerie inversă pentru acest „Backronym” destul de descriptiv.

Cum se diferențiază PyBrain?

În timp ce există câteva biblioteci de învățare a mașinilor, PyBrain își propune să fie o bibliotecă modulară foarte ușor de utilizat, care poate fi folosită de studenții începători, dar care oferă totuși flexibilitatea și algoritmii necesari pentru cercetări de ultimă oră. Lucrăm în mod constant la algoritmi mai mulți și mai rapizi, dezvoltăm noi medii și îmbunătățim ușurința de utilizare.

Ce poate face PyBrain

PyBrain, așa cum sugerează deja numele său scris, conține algoritmi pentru rețele neuronale, pentru învățare prin întărire (și combinația dintre cele două), pentru învățare nesupravegheată și evoluție. Deoarece majoritatea problemelor actuale au de-a face cu spații continue de stări și acțiuni, pentru a face față dimensionalității mari trebuie să se utilizeze aproximatori de funcții (precum rețelele neuronale). Biblioteca noastră este construită în jurul rețelelor neuronale în nucleu și toate metodele de instruire acceptă o rețea neuronală ca instanță de instruit. Acest lucru face din PyBrain un instrument puternic pentru sarcinile din viața reală.

Utilizarea PyBrain

PyBrain este open source și poate fi folosit gratuit de toată lumea (este licențiat sub licența BSD Software Licence). Pur și simplu descărcați-l și începeți să folosiți algoritmii și modulele în propriul proiect sau aruncați o privire la tutorialele și exemplele furnizate.Dacă folosiți PyBrain pentru cercetarea dumneavoastră, vă rugăm să ne citați în publicațiile dumneavoastră. Utilizați referința de mai jos sau importați această referință bibtex.

Tom Schaul, Justin Bayer, Daan Wierstra, Sun Yi, Martin Felder, Frank Sehnke, Thomas Rückstieß, Jürgen Schmidhuber.PyBrain. Să apară în: Journal of Machine Learning Research, 2010.

.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.