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Numap7 7.1

Herausgebers Beschreibung

Dateidetails

Antivirus-Bericht

Veröffentlicht von Neural Decision Lab LLC am 24 Feb 2023

Dateigröße
13.73 MB
Lizenz
Freeware
OS
Windows
Preis
$0
Entwickler
Neural Decision Lab LLC
Aktualisiert am
24 Feb 2023
Downloads
127 (1 letzte Woche)

"Schnelles Training von Regressionsnetzwerken"

Freeware für schnelles Training, Validierung und Anwendung von Regressions- / Approximationsnetzwerken, einschließlich Multilayer-Perceptron (MLP), Functional-Link-Netzwerk, bestelltem Functional-Link-Netzwerk und stückweise linearem Netzwerk. Die selbstorganisierende Karte (SOM) und das K-Means-Clustering sind ebenfalls enthalten. Schnelle Bereinigungsalgorithmen erstellen und validieren eine verschachtelte Sequenz von Netzwerken unterschiedlicher Größe, um die Minimierung des strukturellen Risikos zu erleichtern. C-Quellcode zum Anwenden trainierter Netzwerke wird bereitgestellt, sodass Benutzer Netzwerke in ihren eigenen Anwendungen verwenden können. Vom Benutzer bereitgestellte Trainingsdatendateien im TXT-Format, die Zahlenreihen enthalten, können beliebig groß sein. Es werden auch beispielhafte Trainingsdaten bereitgestellt. Fast VB Graphics für Netzwerktrainingsfehler und Clusterbildung sind enthalten. In der Software sind umfangreiche Hilfedateien enthalten.
Numap7 ist in hohem Maße automatisiert und erfordert vom Benutzer nur sehr wenige Parameter. Diese Version läuft deutlich schneller. Zu den erweiterten Funktionen gehören die Netzwerkgröße und die Funktionsauswahl. Trainingsdaten können mit der diskreten Karhunen-Loeve'-Transformation (KLT) komprimiert werden. Diese Basisversion von Numap7 begrenzt den MLP auf 10 versteckte Einheiten und den PLN auf 10 Cluster. Upgrade auf kommerzielle Versionen möglich, bei denen diese Einschränkungen fehlen. Die Klassifizierungs- (Entscheidungs-) Version dieser Software namens Nuclass7 ist ebenfalls verfügbar. Numap7.1 wurde vom Labor für Bildverarbeitung und neuronale Netze von Univ. von Texas in Arlington und von Neural Decision Lab LLC.

Bedarf Windows 2000 or XP, 32MB RAM, 25MB hard disk space

Was ist neu in dieser Version?: Faster algorithms, improved feature selection

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