Исходный код нейронной сети в качестве примера (предпочтительно Python)
Упоминание W3C 3 преимущества PNG по GIF.
• Альфа-каналы (переменная прозрачность),
• Межплатформенная гамма-коррекция (управление яркости изображения) и коррекция цвета
• Двумерное чередование (метод дисплея с прогрессивной разверткой).
кроме того, взгляните на эти ресурсы для руководства:
3 ответа
Взгляните на Learning from Clicks из книги Programming Collective Intelligence .
Вы можете взглянуть на Monte :
Monte (python) - это среда Python для построения обучения на основе градиента машины, такие как нейронные сети, условные случайные поля, логистические регрессия и т. д. Монте содержит модули (которые содержат параметры, a функция стоимости и функция градиента) и тренеров (которые могут адаптировать параметров модуля за счет минимизации его функция затрат на обучающих данных).
Модули обычно состоят из других модули, которые, в свою очередь, могут содержать другие модули и др. Градиенты такие разложимые системы могут быть вычислено с обратным распространением.
Вот простой пример, сделанный Армином Риго: http://codespeak.net/pypy/dist/demo/bpnn.py . Если вы хотите использовать более сложные вещи, есть также http://pybrain.org .
Изменить: Ссылка не работает. В любом случае, нынешний способ использования нейронных сетей в Python, вероятно, Theano .