OpenNN 문서 원본 보기

{{소프트웨어 정보
| name             = 오픈 뉴럴 네트웍스 라이브러리<br>Open Neural Networks Library
| title            = OpenNN
| logo             = 
| screenshot       =
| caption          =
| developer        = [http://www.artelnics.com Artelnics]
| operating system = [[크로스 플랫폼]]
| platform         =
| genre            = [[신경망]]
| license          = [[GNU 약소 일반 공중 사용 허가서|LGPL]]
| website          = {{URL|http://www.opennn.net}}
}}

'''OpenNN'''(Open Neural Networks Library)는 [[딥 러닝]] 연구의 주요 분야인 [[신경망]]을 구현하는 [[C++]] [[프로그래밍 언어]]로 작성된 [[소프트웨어 라이브러리]]이다.<ref>{{웹 인용|url=http://www.kdnuggets.com/2014/06/opennn-open-source-library-neural-networks.html|title=OpenNN, An Open Source Library For Neural Networks | publisher=KDNuggets | date= June 2014}}</ref> 이 라이브러리는 [[오픈 소스 소프트웨어|오픈 소스]]이며, [[GNU 약소 일반 공중 사용 허가서]]에 따라 라이선스가 부여된다.

==특징==
이 소프트웨어는 [[지도 학습]]을 위한 비선형 처리 장치 레이어를 몇 개든 구현한다. 이러한 딥 아키텍처는 [[보편 근사 정리]] 속성을 가진 신경망 설계를 가능하게 한다. 또한, [[컴퓨터 성능]]을 높이기 위해 [[OpenMP]]를 통해 [[다중 처리]] 프로그래밍을 허용한다.

OpenNN은 [[기계 학습]] 알고리즘을 번들 함수로 포함한다. 이들은 [[예측 분석]] 작업 통합을 위해 [[응용 프로그래밍 인터페이스]]를 사용하여 다른 소프트웨어 도구에 내장될 수 있다. 이와 관련하여 그래픽 사용자 인터페이스는 없지만 일부 기능은 특정 시각화 도구로 지원될 수 있다.<ref>{{서적 인용| url=https://www.academia.edu/6491835 | title=Categorization of Data Mining Tools Based on Their Types | author=J. Mary Dallfin Bruxella| journal = International Journal of Computer Science and Mobile Computing | volume = 3 | issue = 3 | pages = 445–452 | year = 2014 |display-authors=etal}}</ref>

==역사==
개발은 2003년 [[카탈루냐 공과대학교#UPC 연구 센터|국제 공학 수치 방법 센터]]에서 [[유럽 연합]]이 자금을 지원한 RAMFLOOD (홍수 위험 평가 및 관리) 연구 프로젝트의 일환으로 시작되었다.<ref>{{웹 인용|url=http://cordis.europa.eu/projects/rcn/67049_en.html |title=CORDIS - EU Research Project RAMFLOOD |publisher=European Commission | date=December 2004}}</ref> 그 후 유사한 프로젝트의 일부로 계속되었다. OpenNN은 [[스타트업 컴퍼니]] Artelnics에 의해 개발되고 있다.<ref>{{웹 인용| url=http://www.artelnics.com |title=Artelnics home page}}</ref>

==응용==
OpenNN은 범용 [[인공지능]] 소프트웨어 패키지이다.<ref>{{웹 인용|url=http://www.efytimes.com/e1/fullnews.asp?edid=142005|title=Here Are 7 Thought-Provoking AI Software Packages For Your Info|publisher=Saurabh Singh|access-date=25 June 2014|archive-url=https://web.archive.org/web/20140627090333/http://efytimes.com/e1/fullnews.asp?edid=142005|archive-date=2014-06-27|url-status=dead}}</ref> 다양한 분야에서 [[예측 분석]] 작업을 해결하기 위해 [[기계 학습]] 기술을 사용한다. 예를 들어, 이 라이브러리는 공학, 에너지 또는 화학 분야에 적용되었다.<ref>{{서적 인용|title= Neural Networks for Variational Problems in Engineering | author = R. Lopez| journal = International Journal for Numerical Methods in Engineering | volume = 75 | issue = 11 | pages =  1341–1360 | year = 2008 | doi=10.1002/nme.2304|display-authors=etal| bibcode = 2008IJNME..75.1341L| s2cid = 120913929| url = https://www.scipedia.com/public/Lopez_et_al_2008a| hdl = 10261/310317| hdl-access = free}}</ref><ref>{{서적 인용| chapter=Optimisation of Concentrating Solar Thermal Power Plants with Neural Networks | author = P. Richter| series = Lecture Notes in Computer Science | title = Adaptive and Natural Computing Algorithms | volume = 6593 | pages = 190–199 | year = 2011 | doi=10.1007/978-3-642-20282-7_20|display-authors=etal|isbn = 978-3-642-20281-0}}</ref><ref>{{서적 인용| title = Artificial Neural Network Prediction of Multilinear Gradient Retention in Reversed-Phase HPLC | journal = Analytical and Bioanalytical Chemistry |  author= A.A. D’Archivio| pages = 1–10 | year= 2014 | doi=10.1007/s00216-014-8317-3 | pmid = 25395205 | volume=407|issue = 4| s2cid = 40461902 |display-authors=etal}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[딥 러닝 소프트웨어 비교]]
* [[뉴럴 디자이너]], Artelnics에서 개발
* [[인공지능]]
* [[기계 학습]]
* [[딥 러닝]]
* [[인공신경망]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{딥 러닝 소프트웨어}}
{{위키데이터 속성 추적}}

[[분류:C++ 라이브러리]]
[[분류:신경망 소프트웨어]]
[[분류:C++로 작성된 자유 소프트웨어]]
[[분류:LGPL 라이선스 소프트웨어]]
[[분류:오픈 소스 인공지능]]