ann:Go（golang）中的人工神经网络

ann-Go中的人工神经网络 各种神经网络的Go（golang）实现。 som.go是自组织地图（也称为Kohonen的地图）的简单实现。 backprop.go是基于反向传播训练的神经网络。 请查看demo.go，以获取有关如何使用网络的一些示例。 例子 demo.go中的示例太简单了，无法在现实生活中使用。 他们只是展示了如何使用神经网络。 一些例子，例如质数预测，可以通过简单的查询表来解决。 相同的想法适用于现实世界中的许多问题-如果我们有所有可能的输入数据示例，则可以将它们放入大的查询表中，而根本就不需要神经网络。 泛化使神经网络变得有用。 他们可以为在学习过程中没有受到包容的输入产生明智的输出。