Neural network 欧米诺与安可

我决定在手写文本的OCR应用程序中使用带反向传播训练的前馈神经网络，输入层将包含32*32（1024）个神经元和至少8-12个输出神经元

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我发现，通过同时阅读一些文章，Encog的性能比Encog好几倍，Neuroph很容易使用。考虑到我的场景中的参数，哪个API是最合适的。如果你能评论一下我使用的输入节点的数量，我将不胜感激。它的价值是否太大（尽管它不在主题范围内）

首先，我的免责声明是，我是Encog项目的主要开发人员之一。这意味着我更熟悉Encog，可能对它有偏见。在我看来，每种方法的相对优势如下。Encog支持许多可互换的机器学习方法和训练方法。Neuroph非常专注于神经网络，你可以表达任何事物之间的联系。因此，如果你打算创建不同类型的定制/非标准（研究）神经网络，而不是典型的Elman/Jordan、NEAT、HyperNEAT、前馈型网络，那么Neuroph将很好地满足这一要求