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Yo estoy haciendo algo de todo esto (solo Redes Neuronales). El problema que
propongo a todos es el siguiente:

- Mi enfoque es el de hacer una librer�a de clases muy gen�rica enfocada a
objetos, y para esto utilizo C++.
- Sin embargo este enfoque var�a enormemente del utilizado en los libros m�s
cl�sicos sobre estos temas. El enfoque suele ser completamente funcional:
matrices, vectores, etc,...

El problema:

- Las rna son un problema la mar de apetitoso desde el punto de vista de la
poo. El n�mero de redes (modelos y paradigmas) puede ser enorme. Si quieres
hacer pruebas, puedes modificar desde el PE (neurona artificial
simplificada) y hacerla desde la m�s elemental a casos muy complejos que
pueden ser interesantes. No digamos las capas y las interconexiones entre
ellas. �Y si hay interconexiones intracapa?. �Y si pueden cambiar el
conexionado entre ellas?. Tambi�n podr�amos querer utilizar redes distintas
enlazadas de alguna manera.
    Adem�s las neuronas "se ven" al igual que las capas el interconexionado,
y la red en su conjunto, incluso la rellamada o el entrenamiento son "cosas"
(objetos) relativamente f�ciles de abstraer.
- Por otra parte no s� como encajar la poo, con los paradigmas de
programaci�n m�s cl�sicos, que proponen los m�todos m�s id�neos para que la
velocidad y la carga de memoria de nuestra computaci�n sean �ptimos.

�Hay alguna respuesta, comentario, o alguien est� trabajando o lo ha hecho?

GRACIAS.