Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Accord.NET
Accord.NET- icon-origo-3 med.png
Автор (ы) оригиналаСезар Роберто де Соуза
Первый выпуск20 мая 2010 г . ; 10 лет назад [1] ( 2010-05-20 )
Стабильный выпуск
3.8.0 / 22 октября 2017 г . ; 3 года назад ( 2017-10-22 )
Предварительный выпуск
3.8.0 / 22 октября 2017 г . ; 3 года назад ( 2017-10-22 )
Репозиторий
Отредактируйте это в Викиданных
Написано вC #
Операционная системаКроссплатформенность
ТипФреймворк
ЛицензияLGPLv3 и частично GPLv3
Веб-сайтwww .accord-framework .net

Accord.NET - это платформа для научных вычислений в .NET. Исходный код проекта доступен на условиях GNU Lesser Public License , версия 2.1.

Платформа включает набор библиотек, которые доступны в исходном коде, а также через исполняемые установщики и пакеты NuGet . Основные охватываемые области включают численную линейную алгебру, численную оптимизацию, статистику, машинное обучение, искусственные нейронные сети, обработку сигналов и изображений, а также вспомогательные библиотеки (например, построение графиков и визуализацию). [2] [3] Изначально проект создавался для расширения возможностей AForge.NET Framework , но с тех пор AForge.NET был встроен в себя. Более новые выпуски объединили обе платформы под названием Accord.NET.

Accord.NET Framework была представлена ​​в нескольких книгах, таких как Mastering.NET Machine Learning [4] издательством PACKT и F # для приложений машинного обучения [5], представленная в QCON San Francisco [6], и в настоящее время насчитывает более 1500 форков. в GitHub. [7]

С использованием фреймворка опубликовано множество научных публикаций. [8] [9] [10] [11] [12] [13]

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Машинное обучение, компьютерное зрение, статистика и общенаучные вычисления для .NET: Accord-net / framework" . 2018-12-21.
  2. ^ Грег Дункан. Портативная обработка изображений и видео с помощью AForge.NET и Accord.NET. [1] Channel 9, ноябрь 2014 г. Веб-отрывок
  3. ^ Проект Accord на Open Hub. [2] Веб-выдержка
  4. ^ «Освоение машинного обучения .NET» . www.packtpub.com .
  5. ^ «F # для основ машинного обучения» . www.packtpub.com .
  6. ^ «Машинное обучение .NET: F # и Accord.NET» . InfoQ .
  7. ^ Проект Accord.NET Framework на GitHub
  8. ^ Блейми, Бен; Крик, Том; Оатли, Джайлз (2013). « „ Первый день лета“: Синтаксический Temporal Выражение с распределенной семантикой» (PDF) . Исследования и разработки в области интеллектуальных систем XXX (PDF) . Спрингер, Чам. С. 389–402. DOI : 10.1007 / 978-3-319-02621-3_29 . ISBN  978-3-319-02620-6.
  9. ^ Мюллер, Войцех; Новаковский, Кшиштоф; Томчак, Роберт Дж .; Куджава, Себастьян; Рудович-Навроцкая, Янина; Идзиашек, Пшемыслав; Завадски, Адриан (19.07.2013). «ИТ-система, поддерживающая получение данных изображений, используемых для идентификации пастбищ» . Ин Ван, Юйлинь; Йи, Се (ред.). Пятая международная конференция по цифровой обработке изображений (ICDIP 2013) . 8878 . Международное общество оптики и фотоники. С. 88781T – 88781T – 4. DOI : 10.1117 / 12.2031602 . S2CID 368511 . 
  10. ^ Арриага, Хулио; Коссан, Джордж; Коди, Мартин; Вальехо, Эдгар; Тейлор, Чарльз (2013). Акустические датчики для понимания общения птиц. Идентификация Vireos Кассина с помощью SVM и HMM . Достижения в области искусственной жизни, ECAL 2013 . С. 827–828. CiteSeerX 10.1.1.474.7109 . DOI : 10.7551 / 978-0-262-31709-2-ch120 . ISBN  9780262317092.
  11. ^ Keramitsoglou, I .; Киранудис, Коннектикут; Weng, Q. (сентябрь 2013 г.). «Даунскейлинг геостационарных изображений температуры поверхности земли для городского анализа». Письма IEEE по наукам о Земле и дистанционному зондированию . 10 (5): 1253–1257. Bibcode : 2013IGRSL..10.1253K . DOI : 10,1109 / lgrs.2013.2257668 . ISSN 1545-598X . S2CID 8990560 .  
  12. ^ Афиф, Мохаммед Х .; Хедар, Абдель-Рахман; Хамид, Тайсир Х. Абдель; Махди, Юсеф Б. (2012-12-08). Машины опорных векторов с ядрами с взвешенным питанием для классификации данных . Передовые технологии и приложения машинного обучения . Коммуникации в компьютерных и информационных науках. 322 . С. 369–378. DOI : 10.1007 / 978-3-642-35326-0_37 . ISBN 978-3-642-35325-3.
  13. ^ Де Соуза, Сезар Роберто (2017). «Процедурная генерация видео для обучения сетей распознавания глубоких действий» . Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR) . 2017 : 4757–4767. arXiv : 1612.00881 - через открытый доступ CVPR.

Внешние ссылки [ править ]

  • Официальный веб-сайт
  • Главная страница проекта на GitHub
  • Пакеты Accord.NET в NuGet
  • Сайт Aforge.NET о проектах, использующих фреймворк, в котором Accord.NET упоминается как расширение фреймворка.