Numap7 7.06
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Sobre Numap7
Freeware para treinamento rápido, validação e aplicação de redes de regressão/aproximação. Algoritmo de poda rápida cria uma sequência aninhada de diferentes redes de tamanho. Inclui o perceptron multicamadas (MLP), rede de link funcional, rede linear fragmentada, mapa auto-organizador (SOM) e clustering K-Means. C código-fonte para a aplicação de redes treinadas é fornecido, para que os usuários possam usar redes em seus próprios aplicativos. Arquivos de dados de treinamento em formato txt fornecidos pelo usuário, contendo linhas de números, podem ser de qualquer tamanho. Exemplos de dados de treinamento também são fornecidos. Gráficos VB rápidos para erro de treinamento de rede e formação de cluster estão incluídos. Arquivos de ajuda extensivos são fornecidos no software. O Numap7 é altamente automatizado e requer pouquíssimas opções de parâmetros pelo usuário. Os recursos avançados incluem um algoritmo de treinamento MLP rápido (mais rápido e melhor que BP e LM), seleção de recursos de entrada, poda (eliminação) de unidades inúteis (para MLP) e módulos para PLN). O erro de treinamento e validação são plotados versus o tamanho da rede. Utilitários são fornecidos para contar padrões, excluir colunas, combinar arquivos, dividir arquivos, calcular a média da coluna e desvio padrão, e traçar histogramas de coluna. Os dados de treinamento podem ser compactados usando a discreta transformação karhunen-Loeve (KLT). Esta versão freeware do Numap7 limita o MLP a 10 unidades ocultas e limita o PLN a 10 clusters. Upgradável às versões comerciais que carecem dessas limitações. A versão de classificação (tomada de decisão) deste software, chamada Nuclass7, também está disponível. Numap7.0 foi desenvolvido pelo Laboratório de Processamento de Imagens e Redes Neurais da Univ. do Texas em Arlington, e pelo Neural Decision Lab LLC.