RSNNS:使用斯图加特神经网络模拟器的神经网络(SNNS)

斯图加特神经网络模拟器(SNNS)是一个图书馆包含许多神经网络的标准实现。这个软件包包装了SNNS功能,以便从使用“RSNNS”低级接口可以访问SNNS的算法功能和灵活性。此外,该包包含一个方便的高级接口,使最常见的神经网络拓扑和学习算法无缝集成到R。

版本: 0.4-17
取决于: R(≥2.10.0),方法,卢比(≥ 0.8.5)
链接到: 卢比
建议: 散点图3d,NeuralNetTools公司
出版: 2023-11-30
作者: 克里斯托夫·伯格迈尔[aut,cre,cph],何塞·贝尼特斯,Andreas Zell[ctb](原SNNS开发团队的一部分),尼尔斯·马赫[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Günter Mamier[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Michael Vogt[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Sven Döring[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Ralf Hübner[ctb](最初SNNS开发团队的一部分),Kai-Uwe Herrmann[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Tobias Soyez[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Michael Schmalzl[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Tilman Sommer[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Artemis Hatzigeorgiou[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Dietmar Posselt[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Tobias Schreiner[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Bernward Kett[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Martin Reczko[ctb](SNNS原始外部贡献者的一部分),Martin Riedmiller[ctb](SNNS原始外部贡献者的一部分),Mark Seemann[ctb](原SNNS外部贡献者的一部分),马库斯·里特(Marcus Ritt[ctb])(原SNNS外部贡献者的一部分),杰米·德科斯特(Jamie DeCoster[ctb])(原SNNS外部贡献者的一部分),Jochen Biedermann[ctb](SNNS原始外部贡献者的一部分),Joachim Danz[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Christian Wehrfritz[ctb](原SNNS开发团队的一部分),Patrick Kursawe[ctb](SNNS版本4.3的贡献者),Andre El-Ama[ctb](SNNS 4.3版贡献者)
维护人员: Christoph Bergmeir<c.Bergmeir at decsai.ugr.es>
邮件列表: rsnns@googlegroups.com
错误报告: https://github.com/cbergmeir/RSNNS问题
许可证: LGPL-2型|LGPL-2.1型|LGPL-3型|文件许可证[扩展自:LGPL(≥2)|文件许可证]
版权: 原始SNNS软件版权所有(C)1990-1995 SNNS Group,瑞士联邦斯图加特大学IPVR;1996-1998年SNNS Group,WSI,Univ。图宾根,FRG。R接口版权所有(C)DiCITS Lab,Sci2s格拉纳达大学DECSAI集团。
网址: https://github.com/cbergmeir/RSNNS
需要编译:
引用: RSNNS引文信息
材料: 更改日志
在视图中: 机器学习
CRAN检查: RSNNS结果

文档:

参考手册: RSNNS.pdf格式

下载内容:

包源: RSNNS_0.4-17.塔尔.gz
Windows二进制文件: r-devel公司:RSNNS_0.4-17.zip,r版本:RSNNS_0.4-17.zip码,r-oldrel:RSNNS_0.4-17.zip码
macOS二进制文件: r释放(arm64):RSNNS_0.4-17.tgz号,r-oldrel(arm64):RSNNS_0.4-17.tgz号,r-版本(x86_64):RSNNS_0.4-17.tgz号
旧来源: RSNNS存档

反向依赖关系:

反向进口: DaMiRseq公司,FRI公司,噪声模型,流氓,半人工的,TSPred公司
反向建议: 流量ml,f插入符号,FSinR(FSinR),雾状R,最大似然比,NeuralNetTools公司,神经传感器
反向增强: 贵宾

链接:

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=RSNNS链接到此页面。