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Numap7. Classificação e resumo
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Numap7. Descrição
Freeware para treinamento rápido, validação e aplicação de redes de regressão / aproximação, incluindo o Perceptron Multilayer (MLP), rede de link funcional, rede de link funcional ordenada e rede linear por partes. O mapa auto organizador (som) e agrupamento K-significa também estão incluídos. Algoritmos de poda rápida criam e validam uma sequência aninhada de diferentes redes de tamanho, para facilitar a minimização de risco estrutural. C código-fonte para aplicar redes treinadas é fornecido, para que os usuários possam usar redes em seus próprios aplicativos. Arquivos de dados de treinamento de formato Txt fornecido pelo usuário, contendo linhas de números, podem ser de qualquer tamanho. Exemplo de dados de treinamento também é fornecido. Gráficos rápidos VB para erro de treinamento de rede e formação de cluster estão incluídos. Extensos arquivos de ajuda são fornecidos no software. O NUMP7 é altamente automatizado e requer muito poucas opções de parâmetros pelo usuário. Esta versão é executada significativamente mais rápida. Recursos avançados incluem dimensionamento de rede e seleção de recursos. Os dados de treinamento podem ser compactados usando a transformação discreta de Karhunen-Loeve (KLT). Esta versão básica do NUMP7 limita a MLP a 10 unidades ocultas e limita o PLN a 10 clusters. Atualizável para versões comerciais que não têm essas limitações. A versão de classificação (tomada de decisões) deste software, chamada Nuclass7, também está disponível. O NUMP7.1 foi desenvolvido pelo processamento de imagens e laboratório de rede neural da Univ. do Texas em Arlington e pela Neural Decision Lab LLC.
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