Numap7 7.06
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करीबन Numap7
तेजी से प्रशिक्षण, सत्यापन, और प्रतिगमन/सन्निकटन 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, 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 प्रशिक्षण त्रुटि और क्लस्टर गठन के लिए फास्ट वीबी ग्राफिक्स शामिल हैं। सॉफ्टवेयर में व्यापक सहायता फाइलें प्रदान की जाती हैं। Numap7 अत्यधिक स्वचालित है और उपयोगकर्ता द्वारा बहुत कम पैरामीटर विकल्पों की आवश्यकता होती 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''transform (KLT) का उपयोग कर संकुचित किया जा सकता है। Numap7 का यह फ्रीवेयर संस्करण एमएलपी को 10 छिपी इकाइयों तक सीमित करता है और पीएलएन को 10 क्लस्टर तक सीमित करता है। वाणिज्यिक संस्करणों के लिए उन्नत जो इन सीमाओं का अभाव है। इस सॉफ्टवेयर का वर्गीकरण (निर्णय लेने) संस्करण, जिसे Nuclass7 कहा जाता है, भी उपलब्ध है। Numap7.0 को आर्लिंगटन में टेक्सास के यूनिव की इमेज प्रोसेसिंग और न्यूरल नेटवर्क्स लैब द्वारा और न्यूरल निर्णय लैब एलएलसी द्वारा विकसित किया गया था।