Neural network 用于比较国产和专业ANN/feedfoward神经网络精度的最佳可用数据集和软件
我有两个稍微修改过的/非传统的前馈神经网络设置，我想将其精度与今天专业使用的进行比较。是否有特定的数据集或数据集类型可以用作此测试的基准？也就是说，“通常用于某类任务的人工神经网络类型对该数据集的准确率为98%。”如果有各种类型的人工神经网络，一对用于统计分析，一对用于图像和语音识别等，那就太好了Neural network 用于比较国产和专业ANN/feedfoward神经网络精度的最佳可用数据集和软件,neural-network,Neural Network,我有两个稍微修改过的/非传统的前馈神经网络设置，我想将其精度与今天专业使用的进行比较。是否有特定的数据集或数据集类型可以用作此测试的基准？也就是说，“通常用于某类任务的人工神经网络类型对该数据集的准确率为98%。”如果有各种类型的人工神经网络，一对用于统计分析，一对用于图像和语音识别等，那就太好了 基本上，有没有一种方法可以将我组装的人工神经网络与专业使用的人工神经网络在各种任务中进行比较？我可以为数据或软件付费，但当然更愿意免费。CMU有一些神经网络基准： 快速人工神经网络库（FANN）有一些
基本上，有没有一种方法可以将我组装的人工神经网络与专业使用的人工神经网络在各种任务中进行比较？我可以为数据或软件付费，但当然更愿意免费。CMU有一些神经网络基准： 快速人工神经网络库（FANN）有一些广泛使用的基准：。下载源代码（版本2.2.0）并查看目录数据集，格式非常简单。总是有一个训练集（x.train）和一个测试集（x.test）。文件开头是实例数、输入数和输出数。接下来的几行是第一个实例的输入和第一个实例的输出，依此类推。您可以在目录
examples我认为FANN的大部分基准（如果不是全部的话）都来自Proben1。谷歌对于它，有一篇来自Lutz Prechelt的论文，有详细的描述和比较。这真的很有帮助；非常感谢。我注意到FANN链接没有加载，但他们有一个新网站：而且，如果有人遇到这个问题，想直接去FANN的几个神经网络库的基准比较，这里是：我很高兴我能提供帮助。我希望网站只是暂时关闭。但我现在替换了链接。看到了吗