用Java开源项目JOONE实现人工智能编程
来源：网络 更新时间：2014-12-3
简介
很少有程序员不对这里或者那里所包含的人工智能编程所吸引，然而，许多对AI感兴趣的程序员很快就因其中包含的算法的复杂性而退却。在本文中，我们将讨论一个能大大简化这种复杂性的Java开源工程。
Java面向对象的神经网络(JOONE)是一开源工程，它提供给Java程序员一个高适应性的神经网络。该JOONE工程源代码由LGPL所保护。简言之，这意味着源代码是可自由使用的而且你不需要支付版税就可以使用JOONE。JOONE可以从http://joone.sourceforge.net/处下载。
JOONE能允许你轻易地从一个Java程序中创建神经网络。JOONE支持许多特征，如多线程和分布式处理。这意味着JOONE能利用多处理机计算机和多台计算机的优势来进行分布式处理。
神经网络
JOONE用Java实现了一个人工神经网络。一个人工神经网络试图仿效生物学神经网络的功能--神经网络组成今天在地球上几乎所有高等生命的大脑形式。神经网络由神经原组成。图1显示了一个实际神经原图。
图1:一个生物学的神经原
从图1中你可以看出，神经原由一个内核细胞和几个长长的称为触角的连接器组成。神经原之间依靠这些触角进行连接。无论是生物学的还是人工的神经网络，都通过触角把信号从一个神经原传递到另一个神经原来工作。
使用JOONE
在这篇文章中，你将看到一个简单的怎样使用JOONE的实例。神经网络题目涉及广泛并覆盖许多不同的应用领域。在本文中，我们将展示给你怎样使用JOONE来解决一个很简单的模式识别问题。模式识别是神经网络中的最普遍的应用之一。
模式识别提供给神经网络一种模式，判断是否该神经网络能够识别出该模式。这种模式应该能够在某种程度上被扭曲而该神经网络仍然能够识别它。这很像人类识别东西（如一个交通标志）的能力。人类应该能够识别在下雨天，晴天或者晚上的交通标志。即使这些图像看上去可能相当不同，但人类的大脑仍能够判断出它们是一样的图像。
当进行JOONE编程时，你一般要使用两种类型的对象。你要使用神经原层对象，用于描述一层的一个或多个的具有相似特征的神经原。神经网络经常有一层或两层神经元。这些神经元层通过触角联系在一起。这些触角把这种待识别的模式，从一个神经元层传输到另一个神经元层。
触角不仅把这种模式从一个神经元层传输到另一个神经元层。触角还将生成一些指向这种模式的元素的斜线。这些斜线将导致这种模式的某些元素在被传输到下一个神经元层时不如通过其它方式传递更有效些。这些斜线通常称为权重，它们形成神经网络的存储系统。通过调整存储在触角中的这些权重，可以更改神经网络的行为。
触角在JOONE中还承担着另外一个角色。在JOONE中，可以把触角看作是数据导管。正如触角把模式从一个神经元层传输到另一个神经元层，指定版本的触角用于把模式传入和传出神经网络。下面将给你展示一个简单的单层的神经网络是怎样被构建并进行模式识别的。
训练神经网络
为实现本文的目的，我们将指导JOONE去识别一个很简单的模式。在这种模式中，我们将考察一个二进制的布尔操作，例如XOR。这个XOR操作的真值表列举如下：
XYXXORY000011101110
正如你从上表中看到的，XOR运算的结果是只有当X和Y具有不同值时，结果才为真（1）。其它情况下，XOR运算结果均为假（0）。默认地，JOONE从存储在你的系统中的文本文件中取得输入。这些文本文件通过使用一种称为FileInputSynapse的特殊触角来读取。为了训练XOR运算问题，你必须建立一个输入文件-该文件包含上面显示的数据。该文件显示在列表1中。
列表1:为解决XOR问题的输入文件的内容
0.0;0.0;0.0
