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神经网络 joone (资料很全)

一般编程问题

下载此实例
  • 开发语言:Others
  • 实例大小:10.74M
  • 下载次数:4
  • 浏览次数:260
  • 发布时间:2021-02-03
  • 实例类别:一般编程问题
  • 发 布 人:好学IT男
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 

实例介绍

【实例简介】
压缩包中有三个文件: 1. joone文件夹中是官方网站提供的开发包和工具 2. joone-javadoc.zip压缩文件是存放了api(英文版,暂时没找到中文版) 3. XOR_using_NeuralNet.java文件是一个简单的例子(这个例子很好,我找了好久)
【实例截图】
【核心代码】
ea5cdac5-6f9f-4bd9-b9df-c4e43af22e2a
├── joone
│   ├── editor_release_changes.txt
│   ├── engine_release_changes.txt
│   ├── layers.dtd
│   ├── layers.xml
│   ├── lib
│   │   ├── bsh.jar
│   │   ├── groovy.jar
│   │   ├── jakarta-poi.jar
│   │   ├── jh.jar
│   │   ├── jhotdraw.jar
│   │   ├── joone-editor.jar
│   │   ├── joone-engine.jar
│   │   ├── l2fprod-common-sheet.jar
│   │   ├── log4j.jar
│   │   ├── nachocalendar.jar
│   │   ├── SOMImageTester.jar
│   │   ├── velocity-dep.jar
│   │   ├── visad.jar
│   │   └── xstream.jar
│   ├── license-LGPL.txt
│   ├── Readme.txt
│   ├── RunEditor.bat
│   ├── RunEditor.sh
│   └── samples
│   └── editor
│   ├── charting
│   │   ├── MultSerie.ser
│   │   └── MultSerieVisAD.ser
│   ├── pca
│   │   ├── msft.xls
│   │   └── Sanger.ser
│   ├── recurrent
│   │   ├── Elman.ser
│   │   └── Jordan.ser
│   ├── scripting
│   │   ├── initframe.bsh
│   │   ├── InputConnector
│   │   │   └── ValidationSample.ser
│   │   ├── validation.bsh
│   │   ├── ValidationSample.ser
│   │   └── wine.xls
│   ├── som
│   │   ├── 4As4Bs.txt
│   │   ├── ChartOutputSample.form
│   │   ├── ChartOutputSample.java
│   │   ├── CoordGenerator.form
│   │   ├── CoordGenerator.java
│   │   ├── ImageDrawer.java
│   │   ├── ImagePainter.java
│   │   ├── SOMImageNet.ser
│   │   ├── SOMImageTester.bat
│   │   ├── SOMImageTester.form
│   │   ├── SOMImageTester.java
│   │   ├── SOMImageTester.sh
│   │   ├── som.ser
│   │   ├── testA.txt
│   │   └── testB.txt
│   ├── synapses
│   │   └── Synapses.ser
│   ├── TimeSeries
│   │   ├── DelayLayerSample.ser
│   │   └── TurningPtsExtractor.ser
│   └── xor
│   ├── InputConnector
│   │   └── XOR_using_InputConnector.ser
│   ├── xor.ser
│   └── xor.txt
├── joone-javadoc.zip
└── XOR_using_NeuralNet.java

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