Encog

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^[1] や金融予測^[2]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。^[3]

• 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)

• バックプロパゲーション
• Resilient Propagation (RProp)
• Scaled Conjugate Gradient (SCG)
• Levenberg–Marquardt algorithm
• Manhattan Update Rule Propagation
• Competitive Learning
• ホップフィールド学習
• Genetic Algorithm Training
• Instar Training
• Outstar Training
• ADALINE Training

• JOONE: another neural network programmed in Java
• FANN, a neural network written in C with bindings to most other languages.

• Encog Homepage
• Encog for Java (Google Code)
• Encog for .Net (Google Code)
• Basic Market Forecasting with Encog Neural Networks (DevX Article)
• An Introduction to Encog Neural Networks for Java (Code Project)
• Benchmarking and Comparing Encog, Neuroph and JOONE Neural Networks