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Encog（エンコグ） はJava, .Net, and C++用の機械学習フレームワーク. Encogはベイジアンネットワーク, 隠れマルコフモデルやサポートベクターマシーンなどの様々な学習アルゴリズムをサポートしている。 しかし、Encogの真価はニューラルネットワークアルゴリズムにある。Encogはニューラルネットワークのための正規化やデータ処理のためのサポートクラスを用意している。 Encogは、多くの異なる技術を使用してトレーニングをおこなう。マルチコアマシン上で最適なトレーニングのパフォーマンスを可能にするために、マルチスレッディングが使用される。 EncogのC++バージョンは、性能向上のためにOpenCL互換性GPUに処理をさせることができる。 Encogは医療〔D. Heider, J. Verheyen, D. Hoffmann http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-11-37.pdf Predicting Bevirimat resistance of HIV-1 from genotype〕 や金融予測.〔J. Heaton http://www.devx.com/opensource/Article/44014/1954 Basic Market Forecasting with Encog Neural Networks〕を含む様々な用途で利用が可能である。 また、ニューラルネットワークのモデリングやトレーニングを支援するためのGUIワークベンチも用意されている。 Encogは2008年から開発が続けられている。〔http://www.heatonresearch.com/encog Description of Encog Project.〕 ==ニューラルネットワークモデル== * ADALINE Neural Network * Adaptive Resonance Theory 1 (ART1) * Bidirectional Associative Memory (BAM) * Boltzmann Machine * Counterpropagation Neural Network (CPN) * Elman Recurrent Neural Network * Neuroevolution of augmenting topologies (NEAT) * Feedforward Neural Network (Perceptron) * Hopfield Neural Network * Jordan Recurrent Neural Network * Radial Basis Function Network * Recurrent Self Organizing Map (RSOM) * Self Organizing Map (Kohonen) 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「Encog」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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