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Libreria didattica per la creazione, addestramento e test di reti neurali fino a tre strati in linguaggio C

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francescosisini/ReLe

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ReLe

Libreria didattica per la creazione, addestramento e test di reti neurali fino a tre strati in linguaggio C

Il progetto ReLe punta a realizzare una libreria con diversi algoritmi utili nell'implementazione di logiche AI in progetti di sviluppo reale La strategia è di mantenere un'alta leggibilità del codice che insieme a modelli documentati permetta il suo utilizzo modificando il codice in base alle necessità anziché prevedendo tutte le possibili declinazioni in anticipo, in questo modo la dimensione e la leggibilità dovrebbero preservarsi

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Introduzione alle reti neurali: con esempi in linguaggio C

Caratteristiche di ReLe

  • Rete neuraLe mulistrato (completamente connessa) in linguaggio C

  • Addestramento con Backpropagation

  • Addestramento con Algoritmi Genetici (per ora solo per reti ad 1 strato)

  • Facile da usare: bastano 3 chiamate per creare, addestare e provare una rete

  • Possibilità di salvare la rete in formato CSV (Tabulazioni al posto delle virgole TSV)

  • Caricare una rete da file con una sola chiamata

  • Analizzare la struttura delle connessioni con Calc (o Excel) o con un editor di testo

  • Modificare i pesi delle connessioni manualmente per vedere gli effetti

  • Valutare l'errore quadratico della rete per sapere quando completare l'addestramento

  • Multipiattaforma

Installazione

Clonare il repository

git clone https://github.com/francescosisini/ReLe.git

Entrare nella directory ReLe dalla directory di clone: cd ReLe

Lanciare make

Esempi d'uso

Per testare la libreria e provare ad usarla nelle proprie applicazioni guardare gli esempi della cartella esempi

Modello

Il codice di ReLe è coerente al modello presentato nella figura Modello ReLe