num NUMAP - 高速開発のためのフリーウェアと近似型ネットワークの適用
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num 説明

NUMAPは、多層パーセプトロン（MLP）、機能リンクネットワーク、および区分線形ネットワークを含む回帰/近似ネットワークの高速トレーニング、検証、およびソフトウェアのために開発されました。 自己組織化マップ（SOM）とk平均クラスタリングも含まれています。高速剪定アルゴリズムは、構造的リスクの最小化を容易にするために、さまざまなサイズのネットワークのネストされたシーケンスを作成および検証します。 訓練されたネットワークを適用するためのCソースコードが提供されるので、ユーザーは自分のアプリケーションでネットワークを使用できます。ユーザー提供のTXTフォーマットのトレーニングデータファイルは、数字の行を含むデータファイルは任意のサイズです。例トレーニングデータも提供されています。ネットワークトレーニングエラーのための高速VBグラフィックとクラスタ形成が含まれています。広範なヘルプファイルはソフトウェアで提供されています。 NUMAP7は高度に自動化されており、ユーザーによって非常に少ないパラメータの選択肢が必要です。このバージョンはかなり速く動作します。高度な機能には、ネットワークサイジングと機能選択が含まれます。 トレーニングデータは、ディスクリートkarhunen-loeve '変換（KLT）を使用して圧縮できます。この基本バージョンのNUMAP7はMLPを10個の隠し単位に制限し、PLNを10クラスタに制限します。これらの制限を欠いている商用バージョンにアップグレード可能です。 Nuclass7と呼ばれるこのソフトウェアの分類（意思決定）バージョンもあります。 NUMAP7.0は、INIVの画像処理とニューラルネットワーク実験室によって開発されました。アーリントンのテキサス州、そしてニューラルデシジョンラボLLCによる。

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