«ANNA» (Advanced Neural Network Application, другое название «ELENNA») – отечественная платформа, позволяющая создавать и обучать полносвязные нейронные сети и, в будущем, сверточные нейронные сети, используя удобный интерфейс. Пользователь имеет полный контроль над настройкой сети: от формирования архитектуры до изменения гиперпараметров.

Предполагается, что проект может быть полезен для малого и среднего бизнеса в решении небольших прикладных задач, а также может быть использован в будущем в образовательном процессе (например, в организациях дополнительного образования или на ранних курсах ВУЗов), чтобы познакомить пользователя с понятием и работой полносвязной и сверточной нейросети.

Приложение позволяет в удобной форме загрузить датасет, создать архитектуру нейросети, настроить ее гиперпараметры и обучить ее. На данный момент программа способна решать задачу классификации текстовых и числовых данных, в будущем будет добавлена поддержка прогнозирования и архитектуры сверточных нейронных сетей, что позволит решать задачу классификации изображений.

Формирование структуры сети достигается благодаря разработке модульной платформы для работы с ней. Пользователь может настроить, как и саму архитектуру (например, количество слоев и нейронов в них), так и функции активации, функцию расчета ошибки и в будущем сможет настроить метод обучения нейронной сети. Сейчас используется один из самых распространённых: метод обратного распространения ошибки, реализованный через дельта-правило и градиентный спуск. На данный имеется поддержка следующих функций активации: гиперболический тангенс, сигмоида и разновидности ReLU (ELU, LReLU).

Ознакомится и попробовать платформу можно по ссылке:
https://github.com/ravik-games/AdvancedNeuralNetworkApplication