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Windows » Trabalho e Negócios » Matemática e Científicos » Numap7 7.06



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 Numap7 7.06


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Total: 382 | Última semana: 0
Hits:
1063 visitas
Desenvolvedor:
Ambiente:
 
Licença:
Freeware 
Adição:
19-11-2017 
Atualização:
06-04-2005 
Tamanho:
13.84 Mb



Numap7 Descrição do Produto:

de Neural Decision Lab LLC

Tradução Automatizada:
Freeware para formação rápida, validação e aplicação de redes de regressão / aproximação.
Algoritmo de poda de jejum cria uma sucessão aninhada de redes de tamanho diferentes. Inclui o perceptron de multilayer (MLP), rede de link funcional, rede linear gradual, ego que organiza mapa (SOM) e agrupamento de K-meios. Código fonte de C por aplicar redes treinadas é provido, assim os usuários podem usar redes nas próprias aplicações deles/delas. Arquivos de dados de formação de txt-formato usuário-providos, enquanto contendo filas de números, pode ser de qualquer tamanho. Exemplo que treina dados também é provido. VB Graphics rápido para erro de formação de rede e formação de cluster são incluídos. São providos arquivos de ajuda extensos no software. Numap7 é altamente automatizado e requer muito poucas escolhas de parâmetro pelo usuário. Critérios avançados incluem um MLP rápido que treina algoritmo (mais rapidamente e melhor que BP e LM), seleção de critério de entrada, podando (eliminação) de unidades inúteis (para MLP) e módulos para PLN). Treinando e erro de validação é plotted contra tamanho de rede. São providos utilitários para contar padrões, enquanto apagando colunas, combinando arquivos, intensos arquivos, média de coluna calculante e desvio-padrão e histogramas de coluna intrigantes. Treinando dados que usa pode ser compactado o Karhunen-Loeve discreto transforme (KLT). Esta versão de freeware de Numap7 limita o MLP a 10 unidades escondidas e limita o PLN a 10 clusters. Upgradable para versões comerciais que faltam estas limitações. A versão de classificação (fabricação de decisão) deste software, Nuclass7 chamado, também é disponível. Numap7.0 foi desenvolvido pelo Processamento de imagens e Laboratório de Redes neural de Univ. de Texas a Arlington, e através de Laboratório de Decisão Neural LLC.

Texto Original:
Freeware for fast training, validation, and application of regression/approximation networks. Fast pruning algorithm creates a nested sequence of different size networks. Includes the multilayer perceptron (MLP), functional link network, piecewise linear network, self organizing map (SOM) and K-Means clustering. C source code for applying trained networks is provided, so users can use networks in their own applications. User-supplied txt-format training data files, containing rows of numbers, can be of any size. Example training data is also provided. Fast VB Graphics for network training error and cluster formation are included. Extensive help files are provided in the software. Numap7 is highly automated and requires very few parameter choices by the user. Advanced features include a fast MLP training algorithm (faster and better than BP and LM), input feature selection, pruning (elimination) of useless units (for MLP) and modules for PLN). Training and validation error are plotted versus network size. Utilities are provided for counting patterns, deleting columns, combining files, splitting files, calculating column mean and standard deviation, and plotting column histograms. Training data can be compressed using the discrete Karhunen-Loeve' transform (KLT). This freeware version of Numap7 limits the MLP to 10 hidden units and limits the PLN to 10 clusters. Upgradable to commercial versions which lacks these limitations. The classification (decision making) version of this software, called Nuclass7, is also available. Numap7.0 was developed by the Image Processing and Neural Networks Lab of Univ. of Texas at Arlington, and by Neural Decision Lab LLC.


Requerimentos de Sistema:

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

Status da Versão do Programa: Major Update
Suporte à Instalação do Programa: Install Only



Numap7 Histórico de Versões:

Numap7 7.06 adicionado em: 06-04-2005 - versão atual


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