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| Encog機械学習フレームワーク | |
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| 開発者 | ジェフ・ヒートンおよび寄稿者 |
| 安定放出 | 3.4.0 / 2017年9月 1日( 2017-09-01 ) |
| 執筆 | Java、.Net |
| 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 | 機械学習 |
| ライセンス | Apache 2.0ライセンス |
| Webサイト | www.heatonresearch.com/encog |
| リポジトリ | https://github.com/encog |
Encog は、 Javaおよび.Netで利用可能な機械学習フレームワークです。[ 1 ] Encog は、ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン などのさまざまな学習アルゴリズムをサポートしています。ただし、その最大の強みはニューラルネットワークアルゴリズムにあります。Encog には、さまざまなネットワークを作成するためのクラスと、これらのニューラルネットワークのデータを正規化および処理するためのサポートクラスが含まれています。Encog は、さまざまな手法を使用してトレーニングします。マルチスレッドを使用して、マルチコアマシンで最適なトレーニングパフォーマンスを実現します。
Encogは、医療[ 2 ]や金融研究[ 3 ]など、多くのタスクに使用できます。ニューラルネットワークのモデリングとトレーニングを支援するために、GUIベースのワークベンチも提供されています。Encogは2008年から活発に開発されています[ 4 ]。