Akkanur 基于Actor模型的神经网络设计与实现

阿卡努尔项目的教育价值涵盖两个方面：一是更好地理解神经网络设计、学习动态和应用，二是使用Akka库和Scala语言学习基于Actor模型的并发编程。

神经网络与Actor模型的关系

感知器是一个简单的计算单元，能够将非线性应用于输入的加权，从而生成新的输出，这与Actor模型中通过传递不可变消息来嵌入行为、状态、监督和通信的理念相似。这个想法实际上由Wil Chung提出，用于提升并行计算的神经网络效率。

LSTM示例实现

第一个要实现的示例是长期短期记忆（LSTM）网络，它是一种特定类型的循环神经网络（RNN）。尽管已有很多LSTM的实现，但缺乏深入示例，阿卡努尔项目将在此提供更详尽的实例。