NNRS - Rust神经网络库

NNRS是一个用于创建和操作前馈神经网络的Rust库。它提供了一组用于构建和操作神经网络的工具，包括创建节点和边、设置输入和触发网络以生成输出的工具。

注意：此库仍在开发中，尚未准备好使用。

安装

要使用NNRS，只需使用Cargo将其添加到您的Rust项目中

cargo add nnrs

用法

有关最新的使用信息，请克隆存储库并运行 cargo doc --open，或在docs.rs上查看文档。

局限性

目前，NNRS不包含训练功能。您可以使用此库从预训练网络生成输出。

路线图

• 基本部分
• 生成输出
• 序列化
• 训练（NEAT？）

许可证

NNRS采用AGPLv3许可证。有关更多信息，请参阅LICENSE文件。

lib.rs:

nnrs

一个用Rust编写的简单、最小化的神经网络库。不包括训练功能

示例

use nnrs::{network::Network, node::Node, edge::Edge, layer::LayerID, activationfn::ActivationFn};

let mut network = Network::create(1, 1, ActivationFn::Linear).unwrap();
let mut output: Vec<f64> = Vec::new();

let layer_id = network.add_layer();

let input_node_id = network.input_node_ids().pop().unwrap();
let hidden_node_id = Node::create(&mut network, layer_id, 0.2).unwrap();
let output_node_id = network.output_node_ids().pop().unwrap();

let edge_input_to_hidden = Edge::create(&mut network, input_node_id, hidden_node_id, 1.3).unwrap();
let edge_hidden_to_output = Edge::create(&mut network, hidden_node_id, output_node_id, 1.5).unwrap();

network.fire(vec![0.8], &mut output).unwrap();

assert_eq!(output, vec![((0.8 * 1.3) + 0.2) * 1.5]);