Metadata-Version: 2.1
Name: NeuronNet
Version: 0.1
Summary: Библиотека для коллективного обучения нейросетей
Home-page: https://github.com/yourusername/NeuronNet
Author: Твое Имя
Author-email: your.email@example.com
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENCE
Requires-Dist: numpy



NeuronNet

Лёгкая библиотека для коллективного обучения нейросетей

Описание

NeuronNet — это простая и эффективная библиотека для коллективного обучения нейросетей. Она позволяет моделям обучаться не только независимо, но и обмениваться знаниями, что ускоряет обучение и повышает качество предсказаний. Это идеальный инструмент для тех, кто хочет исследовать и развивать новые методы обучения.

Возможности

Коллективное обучение: несколько моделей могут обмениваться знаниями, что ускоряет и улучшает процесс обучения.

Лёгкость в использовании: библиотека имеет минимальные зависимости и проста в интеграции.

Гибкость: поддерживает различные типы задач и легко адаптируется под нужды пользователя.


Установка

Для использования библиотеки в своём проекте:

pip install neuronnet  # Если библиотека будет доступна через PyPI

Или клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/UmarArab1/NeuronNet  
cd neuronnet

Пример использования

import numpy as np
from neuronnet import CollectiveLearningModel, collective_training

# Создание случайных данных для обучения
X = np.random.randn(100, 5)  # 100 примеров, 5 признаков
y = np.random.randn(100, 1)  # 100 целевых значений

# Создание моделей для коллективного обучения
models = [CollectiveLearningModel(5, 10, 1) for _ in range(3)]

# Обучение моделей
collective_training(models, X, y, epochs=1000, learning_rate=0.01)

# Проверка предсказаний
for i, model in enumerate(models):
    predictions, _ = model.forward(X[:10])
    print(f"Model {i+1} predictions:\n", predictions)

Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT с дополнительными ограничениями. Подробности см. в файле LICENSE.

Автор

Разработчик: Умар
Контакты: [umarfrost2011@gmail.com]



