Neuroph Vs Encog

Question

我决定使用带有反向传播训练的前馈NN来为我的OCR应用程序提供手写文本，输入层将使用32 * 32（1024）个神经元和至少8-12个输出神经元

我通过同时阅读一些文章发现了Neuroph易于使用Encog在性能方面的表现要好几倍。考虑我的场景中哪些API是最合适的参数。如果你能评论我所采用的输入节点的数量，我是否感激，是否值太大（虽然它不在主题范围内）

Answer 1

首先我的免责声明，我是Encog项目的主要开发人员之一。这意味着我更熟悉Encog，即Neuroph并且可能偏向于它。在我看来，每个的相对优势如下。 Encog支持相当多的可互换机器学习方法和培训方法。 Neuroph非常专注于神经网络，你可以表达几乎任何东西之间的联系。因此，如果您打算创建非常类型的非定制/非标准（研究）神经网络，而不是典型的Elman / Jordan，NEAT，HyperNEAT，前馈型网络，那么Neuroph将很好地适应该法案。