Искусственная нейронная сеть программа

В этом разделе находится информация по программному обеспечению по направлению искусственного интеллекта.

Программное обеспечение
К настоящему времени разработано много программных пакетов, реализующих нейронные сети. Вот некоторые, наиболее известные программы-симуляторы нейронных сетей, представленных на рынке программного обеспечения:

  • Alyuda NeuroIntelligence — Нейросетевое программное обеспечение и расширение для Excel, предназначенное для прогнозирования и анализа данных. Поддерживает несколько алгоритмов. Доступна trial-версия.
  • Amygdala — Программное обеспечение с открытым исходным кодом для моделирования нейронных сетей, написанное на C++.
  • Annie — Нейросетевая библиотека для C + + (Windows и Linux) с открытым исходным кодом. Поддерживает MLP, RBF и сети Хопфилда. Наличие интерфейсов для Matlab’s Neural Network Toolbox.
  • Artificial Intelligence Recurrent Asymmetric Networks (NARIA) — Открытый проект о симуляции человеко-подобного интеллекта с помощью нейронных сетей.
  • Cortex — Приложение, реализующее нейронные сети обратного распространения.
  • DELVE — Стандартная среда для оценки эффективности методов обучения. Включает в себя набор данных и архив методов обучения.
  • EasyNN — Нейросетевое программное обеспечение для Windows с числовыми, текстовыми и графичискими функциями.
  • ECANSE — Предоставляет среду разработки для проектирования, моделирования и тестирования нейронных сетей и их применения для производства оптимизированного программного решения.
  • FANN — Нейросетевая библиотека исполняемая в ANSI C. Создает многослойные сети прямого распространения с поддержкой как полносвязных и и сетей со структурными связями. Поддерживает выполнение в фиксированной точке для быстрой работы на системах, как IPAQ.
  • Fann Neural Network for Mathematica — Бесплатная интерактивная среда для Mathematica, включающая распознавание образов и предсказания временных рядов.
  • Genesis — Платформа для моделирования сложных нейронных систем.
  • Java library — Java-библиотека с открытыым кодом, реализующая сети прямого распространения такие как: многослойные персептроны, обобщенные и модульные сети прямого распространения.
  • Joone — (Java Object Oriented Neural Engine) — свободно распространяемый нейросетевой фреймворк на Java. Может быть расширен новыми модулями.
  • libF2N2 — Нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом. Реализует нейронные сети прямого распространения на C++ и PHP.
  • Lightweight Neural Network++ — Свободно распространяемое программное обоеспечение. Реализует нейронные сети прямого распространения и неккоторые мтеоды обучения.
  • LTF-Cimulator — Симулятор LTF-C нейронных сетей для решения задач классификации.
  • Netlab — Библиотека MATLAB- функций для моделирования нейросетевых алгоритмов, основанных на книге «Neural Networks for Pattern Recognition» Chris Bishop.
  • NetMaker — Моделирует MLP, RMLP and каскадно-корреляционные сети с динамической подстройкой архитектуры. Включает различные учебные данные, ошибки и активационные функции.
  • Neurak — бесплатная среда для разработки и применения искусственных нейронных сетей.
  • Neural Network Framework — Фреймворк для создания нейронных сетей с произвольной топологией и смешанного типа нейронов. Включает в себя техническую информацию и почтовые рассылки.
  • Neural Network Leaves Recognition — Нейронная сеть, предназначенная для распознования. Написана на Java. Java-Applet также доступен.
  • Neural Network Models in Excel — Бесплатное программное обеспечение, реализующее нейронные сети для решения задач прогнозирования и классификации в Excel. Используется обратное распространение. Может обрабатывать пропущенные значения и категориальные данные.
  • Neural Network Toolbox for MATLAB — среда для исследований нейронных сетей, проектирования и моделирования их в MATLAB.
  • Neural Networks at your Fingertips — Нейросетевой симулятор, реализующий 8 различный архитектур со встроенным примером приложений запрограммированных на ANSI C.
  • NeuralWorks — Professional II/PLUS является средой для разработки нейронных сетей для Windows и Unix. Predict — нейросетевой инструмент для решения задач прогнозирования и классификации для Unix или как надстройка Excel для Windows.
  • NeuroBox -dotNET-библиотека, реализованная на C# для создания, распространения и обучения сложных нейронных сетей прямого распространения.
  • Neuromat — Программное обеспечение для разработки байесовских нейронных сетей.
  • NeuroMine — Нейрсетевые COM+ компонены и среда разработки для предсказания и анализа данных. Поддерживает несколько алгоритмов. Доступна trial-версия.
  • Neuropilot Project — Набор демо java-апплетов, реализующих обученные нейронные сети для пилотирования лунно-посадочного модуля на ландшафты различной сложности.
  • NeuroShell Predictor — Программное обеспечени для прогнозирования и оценки на основе нейронные сетей. Доступна демо-версия.
  • NeuroSolutions — Среда раработки нейронных сетей с графичиским интерфейсом. Поддерживает несколько типо сетей и алгоритмов обучения. Доступна trial-версия.
  • NeuroXL — MS Excel надстройки на основе нейронных сетей. Предназначены для предсказания, классификации и финансового прогнозирования.
  • NNSYS >
Читайте также:  Ссылка скопирована в буфер обмена где находится

К 2019 году искусственные нейронные сети стали чем-то большим, чем просто забавная технология, о которой слышали только гики. Да, среди обычных людей мало кто понимает что из себя представляют нейросети и как они работают, но проверить действие подобных систем на практике может каждый – и для этого не нужно становиться сотрудником Google или Facebook. Сегодня в Интернете существуют десятки бесплатных проектов, иллюстрирующих те или иные возможности современных ИНС, о самых интересных из них мы и поговорим.

Из 2D в 3D

На этом сервисе вы сможете вдохнуть новую жизнь в свои старые фотографии, сделав их объемными. Весь процесс занимает меньше минуты, необходимо загрузить изображение и через несколько секунд получить 3D-модель, которую можно покрутить и рассмотреть во всех деталях. Впрочем, есть два нюанса – во-первых, фотография, должна быть портретной (для лучшего понимания требований на главной странице сайта представлены наиболее удачные образцы снимков, которые ранее загружали другие пользователи; во-вторых, детализация получаемой модельки зачастую оставляет желать лучшего, особенно, если фотография в низком разрешении. Однако авторы разрешают не только ознакомиться с результатом в окне браузера, но и скачать получившийся файл в формате obj к себе на компьютер, чтобы затем самостоятельно его доработать.

Нейминг брендов

Придумали крутую идею для стартапа, но не можете определиться с именем для будущей компании? Достаточно вбить несколько ключевых слов, задать длину названия в символах и готово! В общем, больше не нужно искать на фрилансе людей, которые будут решать такой личный вопрос, как наименование дела всей вашей жизни.

Выбор досуга

Пересмотрели все интересные вам фильмы, прочли все достойные книги и не знаете чем занять вечер? Система рекомендаций от специалиста по искусственному интеллекту Марека Грибни расскажет как увлекательно и с пользой провести свободное время. Для корректной работы сервиса вас сперва попросят указать ваши любимые произведения в кинематографе, литературе, музыке или живописи.

Рай для искусствоведа

Google специально для поклонников современного (и не только) искусства запустила проект Google Arts & Culture, в котором можно подобрать произведения по вашему вкусу как от малоизвестных, так и от малоизвестных авторов. Большая часть контента здесь на английском, но если вы не дружите с языками, можно воспользоваться встроенным переводчиком.

Озвучивание картинок

Японская студия Qosmo разработала очень необычную нейросеть Imaginary Soundscape, которая воспроизводит звук, соответствующий тому или иному изображению. В качестве источника информации вы можете указать ссылку на любую картинку в Интернете, загрузить свой файл либо выбрать случайную локацию на Google Maps.

Не умеешь рисовать – тогда тебе к нам!

Если вы пробовали использовать рукописный ввод на своем смартфоне, эта нейросеть покажется вам до боли знакомой: она превращает любые каракули в аккуратные 2D-рисунки.

Генерация людей

Thispersondoesnotexist – это один самых известных AI-проектов. Нейросеть, созданная сотрудником Uber Филиппом Ваном, выдает случайное изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы.

Генерация… котов

Тот же автор разработал аналогичный сайт, генерирующий изображения несуществующих котов.

Быстрое удаление фона

Часто ли вам приходится тратить драгоценное время на удаление бэкграунда с фотографий? Даже если регулярно такой необходимости не возникает, следует на всякий случай знать о возможности быстрого удаления фона с помощью удобного онлайн-инструмента.

Написать стихотворение

Компания ‘Яндекс’, известная своей любовью к запуску необычных русскоязычных сервисов, имеет в своем портфолио сайт, где искусственный интеллект составляет рандомные стихотворения из заголовков новостей и поисковых запросов.

Читайте также:  Больше ничего спрашивать не буду

Окрашивание черно-белых фотографий

Colorize – это также российская нейросеть, возвращающая цвета старым черно-белым снимкам. В бесплатной версии доступно 50 фотографий, если вам нужно больше, можете приобрести платный аккаунт с лимитом в десять тысяч изображений.

Апскейлинг фото

Лет 10-15 назад камеры мобильных устройств не отличались высоким разрешением, и слабый сенсор в телефоне никак не мог справиться с детализированной картиной окружающего мира. Теперь же, если вы захотите повысить разрешение своих старых фотографий, это можно сделать на сервисах вроде Bigjpg и Let’s Enhance, которые позволяют увеличить размер изображения без потери в качестве.

Чтение текста голосом знаменитостей

Благодаря высоким технологиям, сегодня у вас есть возможность озвучить любую фразу голосом самых известных в мире людей. Все просто: пишите текст и выбираете человека (среди последних – Дональд Трамп, Тейлор Свифт, Марк Цукерберг, Канье Уэст, Морган Фриман, Сэмюель Л Джексон и другие).

Описание фотографий

Казалось бы, искусственный интеллект должен быть способен без труда описать любую, даже самую сложную картинку. Но это вовсе не так, обучить ИИ распознавать отдельные образы действительно относительно просто, а вот заставить компьютер понимать общую картину происходящего на изображении, очень сложная задача. У Microsoft получилось с ней справиться, и ее CaptionBot без труда скажет, что вы ему показываете.

Музыкальная шкатулка

Напоследок расскажем о целой пачке нейросетей от Google, первая из них – Infinite Drum Machine. Открыв страницу приложения, вы увидите своеобразную карту, на которой находятся самые разнообразные звуки. С помощью круглых манипуляторов можно изменять сочетание элементов, если получившийся набор покажется вам бессмысленным, нажмите кнопку Play в нижней части экрана и звуковая картина сложится сама собой.

Птичий хор

Если предыдущий сервис может оказаться полезным для, например, диджеев или обычных музыкантов, то польза от управления голосами десятков тысяч певчих птиц довольно сомнительна. Кстати, коллекция звуков для Bird Sounds собиралась орнитологами со всего мира на протяжении нескольких десятилетий.

Виртуальный пианист

В A. I. Duet пользователю предлагается сыграть какую-нибудь мелодию на пианино, а искусственный интеллект попробует самостоятельно закончить композицию, подобрав наиболее логичное и гармоничное продолжение.

Распознавание рисунков

Еще во время первых экспериментов с нейросетями в середине прошлого века основной задачей машинного обучения было распознавание визуальных образов. Спустя десятки лет эта технология выбралась из лабораторий и доступна всем желающим: на сайте quickdraw.withgoogle.com/ вам предложат быстро рисовать простые наброски определенных предметов, при этом ИИ будет все время комментировать происходящее на экране синтезированной речью.

Объяснение логики машинного обучения

Проект Visualizing High-Dimensional Space (“Визуализация многомерного пространства”) создавался для того, чтобы объяснить простым людям и начинающим разработчикам, как работают нейросети. Когда ИИ, оперируя большими базами данных, получает информацию (например, вашу фотографию, введенную фразу или только что нарисованное изображение), он сравнивает входящие данные с теми, что у него уже есть. VHDS наглядно демонстрирует корреляцию одного лишь выбранного вами слова с миллионами аналогичных понятий.

Библиотека компонентов, предназначена для программной реализации нейронных сетей. В качестве примера, созданы компоненты реализующие две нейросетевые парадигмы: рекуррентную нейронную сеть, в нашем случае – это сеть Хопфилда и многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки (back propagation).

Основным назначением библиотеки является интеграция нейронных сетей в информационные системы, для расширения аналитических возможностей систем. Реализация нейронных сетей в виде компонентов, наличие открытого кода позволяет легко встраивать в другие программы. Объектно-ориентированное исполнение придает особую гибкость, достаточно переписать пару методов и вы можете получить компонент, оптимизированный под ваши задачи.

Иерархия классов

Существует три базовых класса TNeuron, TLayer, TNeuralNet. Все остальные являются производными от них. На рис.1 приведена иерархия классов, сплошными линиями показано наследование (стрелкой указан потомок), пунктирными в каких классах они используются.

TNeuron является базовым классом для нейронов, несет всю основную функциональность, имеет индексированное свойство Weights, представляющее собой весовые коэффициенты (синапсы), свойство Output, которое является выходом нейрона (результатом вычислений) и сумматор, роль которого, выполняет метод ComputeOut.

Читайте также:  Санта клаус убийца фильм

TNeuronHopf, потомок TNeuron, реализует нейрон используемый в нейронной сети Хопфилда, единственным отличием от базового класса, является использования активационной функции в перекрытом методе ComputeOut.

Следующим порожденным классом, является TNeuronBP служащий для программной реализации многослойных нейронных сетей. Аббревиатура BP в имени класса не должна вводить вас в заблуждение, что нейрон этого типа используется исключительно в сетях обучаемых по алгоритму обратного распространения, этим, мы лишний раз хотели подчеркнуть, что в нашем случае нейронная сеть обучается по этому алгоритму.
Переписан метод ComputeOut, использующий теперь нелинейную активационную функцию, которая реализована в виде индексированного свойства процедурного типа OnActivationF. Кроме того, добавлены два важных свойства, Delta – содержащая локальную ошибку и индексированное свойство PrevUpdate – содержащее величину коррекции весовых коэффициентов на предыдущем шаге обучения сети.

Основным назначением базового класса TLayer и его потомков TLayerHopf и TLayerBP является объединение нейронов в слой, для упрощения работы с нейронами.

Компонент TNeuralNet базовый компонент для всех видов нейронных сетей. TNeuralNet обеспечивает необходимую функциональность производных компонентов. Этот компонент поддерживает методы для работы со слоями сети (AddLayer, DeleteLayer) и методы для манипуляций с исходными данными (AddPattern, DeletePattern, ResetPatterns). Метод Init служит для построения нейронной сети. Большинство методов объявленных в разделе public в базовом компоненте и его потомках – виртуальные, что позволяет легко перекрывать их.
Компонент TNeuralNetHopf реализует нейронную сеть Хопфилда.

Дополнительно включены следующие методы: InitWeights – запоминает предъявленные образцы в матрице образов и метод Calc – вычисляет выход сети Хопфилда.

Компонент TNeuralNetBP реализует многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки.

Дополнительно включены следующие методы: Compute – вычисляет выход нейронной сети, используется после обучения сети; TeachOffLine – обучает нейронную сеть. Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, конструировать нейронную сеть добавляя или удаляя слои и нейроны в сети. Для этого используется редактор свойств NeuronsInLayer, имеющий следующий вид:

Совместимость с Neural Network Wizard

Следующим компонентом является TNeuralNetExtented порожденный от TNeuralNetBP, который обеспечивает полную совместимость с Neural Network Wizard. Дополнительно включены следующие методы: для записи (LoadPhase1, LoadPhase2, LoadPhase4, LoadNetwork) и чтения (SavePhase1, SavePhase2, SavePhase4, SaveNetwork) обученной нейронной сети в формате *.nnw; LoadDataFrom – загружает данные из текстового файла, а также метод NormalizeData нормализации входных и выходных данных; Train – для обучения нейронной сети; ComputeUnPrepData – для вычисления выхода сети, используется в том случае, если у вас входные значения ненормализованы.

Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, выбирать нужные поля, а также задавать тип нормализации полей. Для этих целей используется редактор свойств, имеющий следующий вид:

Компонент TNeuralNetExtented один из самых мощных в библиотеке NeuralBase. Используя этот компонент, практически за считанные минуты можете получить готовое полнофункциональное приложение.

Демонстрационные программы

В качестве демонстрационных примеров приведены три программы, показывающие возможности предложенных компонентов.

Программа Recognition используя компонент TNeuralNetHopf , реализует нейронную сеть Хопфилда. Программа решает задачу распознавания образов. На вход сети подается некий образ, возможно искаженный или неполный и нейронная сеть восстанавливает образ, т.е. относит предъявляемый образ к одному из хранимых сетью образов, либо в случае неудачи, выдает новый образ, иногда называемый "химерой".

Программа XOR_Problem, реализует функцию "исключающее или", которая является стандартным тестом, после знаменитой работы Минского и Пейперта "Перцептроны". В основе программы лежит компонент TNeuralNetBP.

Программа EasyNNW, использующая компонент TNeuralNetExtented представляет собой аналог программы Neural Network Wizard, единственным отличием от NNW является несколько "облегченный" интерфейс. Данный пример показывает, насколько легко и быстро, создаются программы реализующие нейронные сети с достаточно хорошей функциональностью на основе библиотеки компонентов NeuralBase.