アコード.NET

アコード.NET
原作者	セサル・ロベルト・デ・ソウザ
初回リリース	2010年5月20日; 14年前
安定版リリース	3.8.0 / 2017年10月22日; 7年前
プレビューリリース	3.8.0 / 2017年10月22日; 7年前
リポジトリ	github.com/accord-net/framework ;
書かれた	C#
オペレーティング·システム	クロスプラットフォーム
タイプ	フレームワーク
ライセンス	LGPLv3および一部GPLv3
Webサイト	このサイトについて

Accord.NET は、.NET での科学計算用のフレームワークです。プロジェクトのソースコードは、GNU Lesser Public Licenseバージョン 2.1の条件に基づいて利用できます。

このフレームワークは、ソースコード、実行可能インストーラー、 NuGetパッケージで利用できるライブラリのセットで構成されています。主な対象分野には、数値線形代数、数値最適化、統計、機械学習、人工ニューラルネットワーク、信号および画像処理、サポートライブラリ (グラフのプロットや視覚化など) などがあります。^[2]^{[3]このプロジェクトはもともと}AForge.NET Frameworkの機能を拡張するために作成されましたが、その後 AForge.NET を内部に組み込むようになりました。新しいリリースでは、両方のフレームワークが Accord.NET という名前で統合されています。

Accord.NET Frameworkは、PACKT出版のMastering .NET Machine Learning ^[4]やQCON San Francisco ^{[6]で紹介されたF# for Machine Learning Applications}^[5]など、複数の書籍で紹介されており、現在GitHubで1,500以上のフォークが蓄積されています。^[7]

このフレームワークを使用して複数の科学論文が出版されている。^[8]^[9]^[10]^[11]^[12]^[13]

参照

参考文献

^ 「.NET 向け機械学習、コンピュータービジョン、統計、および一般的な科学計算: Accord-net/framework」。GitHub。2018年12 月 21 日。
^ グレッグ・ダンカン。AForge.NETとAccord.NETの助けを借りたポータブル画像およびビデオ処理。[1] Channel 9、2014年11月。Web抜粋
^ Open Hubに関するAccordプロジェクト。[2] Web抜粋
^ 「.NET 機械学習のマスター」www.packtpub.com。
^ 「機械学習の基礎のためのF#」www.packtpub.com。
^ 「NET 機械学習: F# と Accord.NET」。InfoQ。
^ GitHub 上の Accord.NET Framework プロジェクト
^ Blamey, Ben; Crick, Tom; Oatley, Giles (2013). 「『夏の初日』: 分散セマンティクスによる時間表現の解析」(PDF) . Research and Development in Intelligent Systems XXX (PDF) . Springer, Cham. pp. 389–402. doi :10.1007/978-3-319-02621-3_29. ISBN 978-3-319-02620-6。
^ ミュラー、ヴォイチェフ;ノヴァコウスキー、クシシュトフ。トムザック、ロバート J.クジャワ、セバスチャン。ルドウィッチ・ナヴロッカ、ヤニナ。イドジアシェク、プシェミスワフ。ザワツキ、エイドリアン (2013-07-19)。「草原の識別に用いる画像データの取得を支援するITシステム」王楡林では。イー、シェ（編）。第 5 回デジタル画像処理国際会議 (ICDIP 2013)。 Vol. 8878. 国際光学およびフォトニクス協会。ページ 88781T–88781T–4。土井：10.1117/12.2031602。S2CID 368511。
^ アリアガ、ジュリオ; コッサン、ジョージ; コーディ、マーティン; ヴァレーホ、エドガー; テイラー、チャールズ (2013)。「鳥のコミュニケーションを理解するための音響センサーアレイ。SVM と HMM を使用したカシンズタイランチョウの識別」。Advances in Artificial Life 、ECAL 2013 : 827–828。CiteSeerX 10.1.1.474.7109。doi :10.7551/978-0-262-31709-2- ch120。ISBN 9780262317092。
^ Keramitsoglou, I .; Kiranoudis, CT; Weng, Q. (2013 年 9 月)。「都市分析のための静止地表面温度画像のダウンスケーリング」。IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters。10 (5): 1253–1257。Bibcode :2013IGRSL..10.1253K。doi : 10.1109 /lgrs.2013.2257668。ISSN 1545-598X。S2CID 8990560 。
^ Afif, Mohammed H.; Hedar, Abdel-Rahman; Hamid, Taysir H. Abdel; Mahdy, Yousef B. (2012-12-08). 「データ分類のための重み付きパワードカーネルを備えたサポートベクターマシン」。高度な機械学習技術とアプリケーション。コンピュータと情報科学における通信。第322巻。pp. 369–378。doi : 10.1007 / 978-3-642-35326-0_37。ISBN 978-3-642-35325-3。
^ De Souza, Cesar Roberto (2017). 「ディープアクション認識ネットワークをトレーニングするためのビデオの手順生成」。コンピュータービジョンとパターン認識 (CVPR)。2017 : 4757–4767。arXiv : 1612.00881 – CVPRオープンアクセス経由。

外部リンク

公式ウェブサイト
GitHubのプロジェクトホーム
NuGetの Accord.NET パッケージ
フレームワークを使用するプロジェクトに関する Aforge.NET サイト。フレームワークの拡張機能として Accord.NET について言及しています。

[1] 「.NET 向け機械学習、コンピュータービジョン、統計、および一般的な科学計算: Accord-net/framework」。GitHub。2018年12 月 21 日。

[GDuncan-2] グレッグ・ダンカン。AForge.NETとAccord.NETの助けを借りたポータブル画像およびビデオ処理。[1] Channel 9、2014年11月。Web抜粋

[OpenHubAccord-3] Open Hubに関するAccordプロジェクト。[2] Web抜粋

[4] 「.NET 機械学習のマスター」www.packtpub.com。

[5] 「機械学習の基礎のためのF#」www.packtpub.com。

[6] 「NET 機械学習: F# と Accord.NET」。InfoQ。

[7] GitHub 上の Accord.NET Framework プロジェクト

[8] Blamey, Ben; Crick, Tom; Oatley, Giles (2013). 「『夏の初日』: 分散セマンティクスによる時間表現の解析」(PDF) . Research and Development in Intelligent Systems XXX (PDF) . Springer, Cham. pp. 389–402. doi :10.1007/978-3-319-02621-3_29. ISBN 978-3-319-02620-6。

[9] ミュラー、ヴォイチェフ;ノヴァコウスキー、クシシュトフ。トムザック、ロバート J.クジャワ、セバスチャン。ルドウィッチ・ナヴロッカ、ヤニナ。イドジアシェク、プシェミスワフ。ザワツキ、エイドリアン (2013-07-19)。「草原の識別に用いる画像データの取得を支援するITシステム」王楡林では。イー、シェ（編）。第 5 回デジタル画像処理国際会議 (ICDIP 2013)。 Vol. 8878. 国際光学およびフォトニクス協会。ページ 88781T–88781T–4。土井：10.1117/12.2031602。S2CID 368511。

[10] アリアガ、ジュリオ; コッサン、ジョージ; コーディ、マーティン; ヴァレーホ、エドガー; テイラー、チャールズ (2013)。「鳥のコミュニケーションを理解するための音響センサーアレイ。SVM と HMM を使用したカシンズタイランチョウの識別」。Advances in Artificial Life 、ECAL 2013 : 827–828。CiteSeerX 10.1.1.474.7109。doi :10.7551/978-0-262-31709-2- ch120。ISBN 9780262317092。

[11] ^ Keramitsoglou, I .; Kiranoudis, CT; Weng, Q. (2013 年 9 月)。「都市分析のための静止地表面温度画像のダウンスケーリング」。IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters。10 (5): 1253–1257。Bibcode :2013IGRSL..10.1253K。doi : 10.1109 /lgrs.2013.2257668。ISSN 1545-598X。S2CID 8990560 。

[12] Afif, Mohammed H.; Hedar, Abdel-Rahman; Hamid, Taysir H. Abdel; Mahdy, Yousef B. (2012-12-08). 「データ分類のための重み付きパワードカーネルを備えたサポートベクターマシン」。高度な機械学習技術とアプリケーション。コンピュータと情報科学における通信。第322巻。pp. 369–378。doi : 10.1007 / 978-3-642-35326-0_37。ISBN 978-3-642-35325-3。

[13] ^ De Souza, Cesar Roberto (2017). 「ディープアクション認識ネットワークをトレーニングするためのビデオの手順生成」。コンピュータービジョンとパターン認識 (CVPR)。2017 : 4757–4767。arXiv : 1612.00881 – CVPRオープンアクセス経由。