SigmaPi is a simulator for recurrent neural networks of arbitrary topology. It uses the LSTM neuron model, and implements a training algorithm based on RTRL with some extensions taken from RProp.
Information regarding Project Releases and Project Resources. Note that the information here is a quote from Freecode.com page, and the downloads themselves may not be hosted on OSDN.
Un parámetro de impulso se ha introducido para acelerar el algoritmo de entrenamiento. Además, una opción nueva actualización se ha introducido para descartar cambios potencialmente nocivos.
Tags:
Minor feature enhancements
A momentum parameter has been introduced to speed
up the training algorithm. Furthermore, a new
update option has been introduced to discard
potentially harmful updates.
Esta versión es capaz de procesar más de un conjunto de señales. Cada conjunto de señales se trata como un patrón diferente. Todos los patrones que se presta por lo menos una señal de destino puede ser entrenado. Por otra parte, RTRL permite ahora después de actualizar los nuevos cálculos de gradiente para mejorar la precisión.
Tags:
Minor feature enhancements
This version is able to process more than one set
of signals. Every set of signals is treated as a
different pattern. All patterns where at least one
target signal is provided can be trained.
Furthermore, RTRL now allows post-update gradient
recalculations to improve precision.
Esta versión se ha extendido a LSTM (Long memoria a corto plazo) las neuronas para superar las limitaciones RTRL. Se trata de siete veces más rápido que el 0.4.
Tags:
Major feature enhancements
This release has been extended to LSTM (Long Short-Term Memory) neurons to overcome RTRL limitations. It is about seven times faster than 0.4.
