Alphanetは、Androidの最初のニューラルネットワーク市場です
Alphanet 、Androidデバイスでの実行に最適化された事前に訓練されたモデルの市場であるオープンソース（近日公開）です。このタスクにはTensorflowモバイルを使用します。アプリケーション内でダウンロードして実行できる訓練されたニューラルネットワークモデルのコレクションを提供します。
Alphanet 、Androidデバイスに機械学習の力をもたらします。最初のリリースであるにもかかわらず、多くのことを提供する必要があります。 Alphanet次の機能を提供します。
＃1：モデルをオフラインにして、インターネット接続なしで実行する機能。データはデバイスを離れることはないと確信できます。デバイスの予測にあります。
＃2：さまざまなランナーUIを使用すると、畳み込みからシンプルなフィードフォワードモデルまでさまざまなモデルを実行できます。現在、2人のランナーUIという名前のRAW入力ランナーUIとスレートランナーUIを提供しています。将来的には、他の多くのランナーUIのサポートを追加します
＃3：モデルをテストすることは簡単になりましたAlphanetを使用すると、独自のモデルを構築してトレーニング - >フリーズ - >ランナーUIを使用して、アプリケーション内から直接モデルを最適化および実行できます。詳細については、アプリケーションのFAQセクションをご覧ください
＃4：独自のモデルを世界に公開すると、すぐに、一般の人々が希望するMLモデルを世界に公開して公開できるようになります。
以下は、アプリケーションで現在提供しているモデルのリストです。
1。IRIS分類器：人気のあるIRIS分類器モデル、分類の準備ができています
2。MNIST：MNISTで訓練された、スレートビューで手書きの数字を認識する準備ができたモデルがあります
3。エミスト：拡張されたムニストは、ミストの限界を押し上げ、小文字と大文字を含むすべての文字とアルファベットを認識します。
** 1日かそこらでさらに追加されます**
**アプリケーションにますます多くの機能を追加します。
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