빠른 교육, 유효성 검사 및 회귀/근사치 네트워크의 적용을 위한 프리웨어. 빠른 가지 치기 알고리즘은 서로 다른 크기의 네트워크의 중첩 된 시퀀스를 만듭니다. 다층 지각론(MLP), 기능링크 네트워크, 단편선형 네트워크, 자체 구성 지도(SOM) 및 K-Means 클러스터링을 포함한다. 숙련된 네트워크를 적용하기 위한 C 소스 코드가 제공되므로 사용자는 자체 응용 프로그램에서 네트워크를 사용할 수 있습니다. 숫자 행을 포함하는 사용자가 제공한 txt 형식 교육 데이터 파일은 모든 크기일 수 있습니다. 예제 교육 데이터도 제공됩니다. 네트워크 학습 오류 및 클러스터 형성을 위한 빠른 VB 그래픽이 포함되어 있습니다. 광범위한 도움말 파일이 소프트웨어에 제공됩니다.
Numap7은 고도로 자동화되어 있으며 사용자가 거의 매개 변수를 선택해야 합니다. 고급 기능에는 빠른 MLP 교육 알고리즘(BP 및 LM보다 빠르고 우수), 입력 기능 선택, 쓸모없는 장치(MLP용) 및 PLN용 모듈의 가지치기(제거)가 포함됩니다. 학습 및 유효성 검사 오류는 네트워크 크기와 비교하여 플롯됩니다. 유틸리티는 패턴 계산, 열 삭제, 파일 결합, 파일 분할, 열 평균 및 표준 편차 계산, 열 히스토그램 플로팅에 제공됩니다. 훈련 데이터는 개별 Karhunen-Loeve'의 변환(KLT)을 사용하여 압축할 수 있습니다. Numap7의 이 프리웨어 버전은 MLP를 숨겨진 유닛 10개로 제한하고 PLN을 10개의 클러스터로 제한합니다. 이러한 제한이 없는 상용 버전으로 업그레이드할 수 있습니다. Nuclass7이라고 하는 이 소프트웨어의 분류(의사 결정) 버전도 사용할 수 있습니다. Numap7.0알링턴에 있는 텍사스 대학의 이미지 처리 및 신경망 연구소및 신경 결정 실험실 LLC에 의해 개발되었습니다.
버전 기록
- 버전 7.06 에 게시 2005-04-06
향상된 도움말, 빠른 MLP 유효성 검사, 향상된 기능 선택
프로그램 세부 정보
Eula
EULA - 최종 사용자 라이센스 계약
NUMAP7 (프리웨어 버전) - 제품 라이센스 정보
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