Nuclass7 7.06
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तेजी से प्रशिक्षण, सत्यापन, और वर्गीकरण प्रकार नेटवर्क के आवेदन के लिए फ्रीवेयर। तेजी से छंटाई एल्गोरिथ्म विभिन्न आकार नेटवर्क का एक नेस्टेड अनुक्रम बनाता है। मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी), फंक्शनल लिंक नेटवर्क, पीसवाइज रैखिक नेटवर्क, निकटतम पड़ोसी क्लासिफायर (एनएनसी), सेल्फ ऑर्गनाइजिंग मैप (सोम) और के-मीन क्लस्टरिंग शामिल हैं । प्रशिक्षित नेटवर्क लागू करने के लिए सी स्रोत कोड प्रदान किया जाता है, इसलिए उपयोगकर्ता अपने स्वयं के अनुप्रयोगों में नेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं। उपयोगकर्ता-आपूर्ति किए गए txt-प्रारूप प्रशिक्षण डेटा फ़ाइलें, जिनमें संख्याओं की पंक्तियां होती हैं, किसी भी आकार की हो सकती हैं। उदाहरण प्रशिक्षण डेटा भी प्रदान किया जाता है। नेटवर्क वर्गीकरण त्रुटि और सोम क्लस्टर गठन के लिए फास्ट वीबी ग्राफिक्स शामिल हैं। सॉफ्टवेयर में व्यापक सहायता फाइलें प्रदान की जाती हैं। Nuclass7 अत्यधिक स्वचालित है और उपयोगकर्ता द्वारा बहुत कम पैरामीटर विकल्पों की आवश्यकता है। उन्नत सुविधाओं में एक तेज एमएलपी प्रशिक्षण एल्गोरिदम (बीपी और एलएम से तेज और बेहतर), इनपुट फीचर चयन, बेकार इकाइयों (एमएलपी के लिए) की छंटाई (उन्मूलन) और पीएलएन के लिए मॉड्यूल शामिल हैं। प्रशिक्षण और सत्यापन त्रुटि नेटवर्क आकार बनाम प्लॉट कर रहे हैं। उपयोगिताओं को गिनती पैटर्न, कॉलम हटाने, फ़ाइलों को विभाजित करने, फ़ाइलों को विभाजित करने, कॉलम मतलब और मानक विचलन की गणना करने और कॉलम हिस्टोग्राम की साजिश रचने के लिए प्रदान की जाती हैं। प्रशिक्षण डेटा असतत Karhunen-Loeve ' ट्रांसफॉर्म (KLT) का उपयोग कर संकुचित किया जा सकता है । Nuclass7 का यह फ्रीवेयर संस्करण एमएलपी को 10 छिपी इकाइयों, पीएलएन से 10 क्लस्टर और एनएनसी को 50 समूहों तक सीमित करता है। वाणिज्यिक संस्करण के लिए उन्नत, जिसमें इन सीमाओं का अभाव है। इस सॉफ्टवेयर का प्रतिगमन/सन्निकटन संस्करण, जिसे Numap7 कहा जाता है, भी उपलब्ध है । Nuclass7 आर्लिंगटन में टेक्सास के यूनिव के इमेज प्रोसेसिंग और न्यूरल नेटवर्क्स लैब द्वारा और न्यूरल निर्णय लैब एलएलसी द्वारा विकसित किया गया था।