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En general, lo ideal sería algo así http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Al menos, uno puede guiarse por lo que una mente inquisitiva de un usuario no programador podría querer. :)
¡Ay! ¿No es eso lo que sé?
A menos que estés adivinando. Creo que sólo se lo he dicho a Víctor hasta ahora.
¿Intriga, presume, invita? // subraya lo que corresponda
por petición del trabajador :)
Te lo digo de entrada: no creo que te interese.
En general, lo ideal sería algo así http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Ajá. Eres un asesino. Hay una licencia que cuesta 1.000 grivnas... Qué gran modelo a seguir :)
En general, lo ideal sería algo así http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Al menos, uno puede guiarse por lo que una mente inquisitiva de un usuario no programador podría querer. :)
Y ahora explícame un poco más, cuáles de estas alfombras son de tipo red neuronal, tipos de entrenamiento y qué marcas:
Entrada de datos------------------Texto
Imagen
Generador de señales
Base de datos SQL
Script de usuario
Construido por el usuario
Salida de datos ------------------
Texto
Base de datos SQL
Construida por el usuario
Preprocesamiento
Reorganización de datos
PCA
Eliminación de valores atípicos
Filtrado basado en consultas
Estadística
Script de usuario
Visualización interactiva
Postprocesamiento-------------
Análisis de errores y trazado
Análisis de confianza
Análisis de sensibilidad
Pruebas en tiempo real
Paradigmas adaptativos-------
Redes neuronales estáticas
Redes neuronales dinámicas
Máquinas kernel
Métodos bayesianos
LSTM
Lógica difusa
Paradigmas de optimización-
Algoritmos genéticos
Enjambre de partículas
Monte carlo
Arquitecturas---------------
MLP
MLP generalizado
Redes modulares
Mapas autoorganizativos
Gas neuronal
Aprendizaje competitivo
Hebbiana
FFCPA
Redes de base radial
LSTM
Recurrente con retardo temporal
Parcialmente recurrente
Redes de ondículas
Totalmente recurrente
Neurofuzzy
Máquinas de vectores de apoyo
Arquitecturas personalizadas
Diseño de sistemas---------------
Basado en componentes
Basado en plug-in xml-ph-NET
Interfaz de usuario----------------
Construcción gráfica
Interfaz de usuario escalable
Interfaz gráfica de usuario integrada en bloques
Despliegue-------------------
Las soluciones son desplegables
Componentes compatibles con .NET
Componentes reutilizables
Despliegue escalable
Uso libre de derechos de los sistemas desplegados
Ahora explícame un poco cuáles de estos tipos de pareja son tipos de redes neuronales, tipos de aprendizaje y cuáles son marcas comerciales:
MLP generalizado
Redes modulares -- ugh
Mapas autoorganizados
Gas neuronal
Aprendizaje competitivo -- no está claro
Hebbiano... no sé, pero si lo que creo es interesante
FFCPA -- no sé
Redes de base radial
LSTM... lo que sea.
Recurrente con retraso
Parcialmente recurrente
Totalmente recurrente Me pregunto en qué se diferencia una de otra.
Redes Wavelet - no sé
Neuro-fuzzy es más o menos de lo que estaba hablando.
Máquinas de vectores de apoyo: no lo sé.
hz... algo con lo que no estoy familiarizado.
Algoritmos genéticos de aprendizaje/optimización:
Tipos de red:
Bueno, al menos hay un plan de batalla.
Por cierto, ¿por qué no tienen BeckProps? ¿O me estoy perdiendo algo?
¿Sólo hay genética, enjambre de abejas y montecarlo?