Serotonina





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Descrizione | Caratteristiche | Documentazione | Download | Links

Descrizione

Serotonina è una libreria libera per la creazione e la gestione di reti neurali artificiali. E’ una libreria orientata agli oggetti, scritta in linguaggio C++ ed è stata pensata per poter gestire con semplicità ed efficienza qualsiasi tipo di rete neurale feedforward, attraverso vari metodi di apprendimento supervisionato implementati sotto forma di moduli.

Caratteristiche

La libreria è rilasciata sotto licenza GNU LGPL v3 e non necessita di dipendenze particolari, tuttavia alcuni dei suoi demo si appoggiano alle librerie FLTK e OpenCV.

I tratti distintivi, nonché gli obiettivi che essa si pone di raggiungere, sono:

  • la velocità, per poter gestire con efficienza e rapidità qualsiasi tipo di rete neurale artificiale;
  • la modularità, per consentire agli utilizzatori di estendere le funzionalità della libreria attraverso la creazione di moduli personalizzati;
  • la portabilità, principalmente sui sistemi GNU/Linux e MS Windows;
  • l’eleganza del codice, secondo le regole della chiarezza e dell’essenzialità, ponendo sempre al primo posto l’efficienza.

Le caratteristiche tecniche attualmente implementate sono le seguenti:

  • Reti di percettroni multistrato (MPL)
  • Funzione di trasferimento sigmoidale
  • Diversi algoritmi di apprendimento supervisionato (Backpropagation, Rprop, IRprop, etc)
  • Possibilità di creare nuovi algoritmi di addestramento personalizzati
  • Lettura dell’insieme di addestramento da un file
  • Possibilità di salvare e caricare le reti neurali addestrate
  • Compilazione tramite CMake
  • Documentazione in italiano e in inglese, correlata da esempi

Documentazione

La libreria nasce come un progetto di maturità ed è correlata da una tesi:

Il manuale di riferimento, invece, è disponibile (in lingua italiana e inglese) ai seguenti indirizzi:

Inoltre sono disponibili alcuni tutorial pubblicati periodicamente nel blog:

Download

I sorgenti dell’ultima versione di Serotonina sono disponibili su Github.com al seguente indirizzo:

Oppure potete scaricare uno degli archivi messi a disposizione su questo server:

Links





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