Synapse was designed to blow away the competition and it is exactly what it does. It is the most advanced and most easy to use software of its kind on the market. Below is a short comparison with the more common software available. The full list of Synapse features go far beyond the ones listed below.
Almeno, si può essere guidati da ciò che una mente curiosa di un utente non programmatore potrebbe desiderare. :)
E ora spiegatemi un lamer, quali di questi tappeti sono tipi di reti neurali, tipi di formazione e quali marchi:
Inserimento dati------------------
Testo Immagine Generatore di segnali Database SQL Script utente Utente personalizzato Uscita dati------------------ Testo Database SQL Personalizzato dall'utente Preprocessing--------------- Riorganizzazione dei dati PCA Rimozione degli outlier Filtraggio basato sulla query Statistica Script utente Visualizzazione interattiva Postprocessing------------- Analisi degli errori e tracciamento Analisi della confidenza Analisi della sensibilità Test in tempo reale Paradigmi adattivi------- Reti neurali statiche Reti neurali dinamiche Macchine kernel Metodi bayesiani LSTM Logica fuzzy Paradigmi di ottimizzazione-
Algoritmi genetici Sciame di particelle Monte carlo Architetture--------------- MLP MLP generalizzato Reti modulari Mappe auto-organizzanti Gas neurali Apprendimento competitivo Hebbian FFCPA Reti a base radiale LSTM Ricorrenti ritardate Parzialmente ricorrenti Reti Wavelet Completamente ricorrenti Neuro-fuzzy Support Vector Machines Architetture personalizzate Progettazione del sistema--------------- Basato su componenti Basato su plug-in xml-ph-NET compliant Interfaccia utente---------------- Costruzione grafica Interfaccia utente scalabile GUI a blocchi Deployment------------------- Le soluzioni sono implementabili Componenti compatibili con .NET Componenti riutilizzabili Deployment scalabile Uso gratuito dei sistemi implementati
Ora spiegatemi un lamer quale di questi tipi di mate sono tipi di reti neurali, tipi di apprendimento e quali sono i marchi:
MLP MLP generalizzato Modular netwoks -- ugh Self-organising maps Neural gas Apprendimento competitivo -- non chiaro Hebbian -- non so, ma se quello che penso è interessante FFCPA -- non so Reti a base radiale LSTM - qualsiasi cosa. Ricorrente ritardato nel tempo Parzialmente ricorrente Completamente ricorrente Mi chiedo in che modo l'uno differisce dall'altro. Reti wavelet - non so Neuro-fuzzy è più o meno quello di cui stavo parlando.
A proposito, una nota a margine per voi. La maggior parte dei pacchetti di genetica per le reti non hanno alcuna genetica. E in questa lista, è solo per le caselle di controllo o se manca l'euristica (imho).
In generale, idealmente, dovrebbe essere qualcosa come questo http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Almeno, si può essere guidati da ciò che una mente curiosa di un utente non programmatore potrebbe desiderare. :)
Ahi! Non è quello che so?
A meno che tu non stia tirando a indovinare. Credo di averlo detto solo a Victor finora.
Sei intrigante, vantato, invitante? // sottolineare come appropriato.
per richiesta del lavoratore :)
Te lo dico subito: non credo che ti possa interessare.
In generale, idealmente sarebbe qualcosa come questo http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Sei un assassino. C'è una licenza là fuori che costa 1.000 grivnas... Guarda chi ti ammira :)
In generale, idealmente, dovrebbe essere qualcosa come questo http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Almeno, si può essere guidati da ciò che una mente curiosa di un utente non programmatore potrebbe desiderare. :)
E ora spiegatemi un lamer, quali di questi tappeti sono tipi di reti neurali, tipi di formazione e quali marchi:
Inserimento dati------------------Testo
Immagine
Generatore di segnali
Database SQL
Script utente
Utente personalizzato
Uscita dati------------------
Testo
Database SQL
Personalizzato dall'utente
Preprocessing---------------
Riorganizzazione dei dati
PCA
Rimozione degli outlier
Filtraggio basato sulla query
Statistica
Script utente
Visualizzazione interattiva
Postprocessing-------------
Analisi degli errori e tracciamento
Analisi della confidenza
Analisi della sensibilità
Test in tempo reale
Paradigmi adattivi-------
Reti neurali statiche
Reti neurali dinamiche
Macchine kernel
Metodi bayesiani
LSTM
Logica fuzzy
Paradigmi di ottimizzazione-
Algoritmi genetici
Sciame di particelle
Monte carlo
Architetture---------------
MLP
MLP generalizzato
Reti modulari
Mappe auto-organizzanti
Gas neurali
Apprendimento competitivo
Hebbian
FFCPA
Reti a base radiale
LSTM
Ricorrenti ritardate
Parzialmente ricorrenti
Reti Wavelet
Completamente ricorrenti
Neuro-fuzzy
Support Vector Machines
Architetture personalizzate
Progettazione del sistema---------------
Basato su componenti
Basato su plug-in xml-ph-NET compliant
Interfaccia utente----------------
Costruzione grafica
Interfaccia utente scalabile
GUI a blocchi
Deployment-------------------
Le soluzioni sono implementabili
Componenti compatibili con .NET
Componenti riutilizzabili
Deployment scalabile
Uso gratuito dei sistemi implementati
Ora spiegatemi un lamer quale di questi tipi di mate sono tipi di reti neurali, tipi di apprendimento e quali sono i marchi:
MLP generalizzato
Modular netwoks -- ugh
Self-organising maps
Neural gas
Apprendimento competitivo -- non chiaro
Hebbian -- non so, ma se quello che penso è interessante
FFCPA -- non so
Reti a base radiale
LSTM - qualsiasi cosa.
Ricorrente ritardato nel tempo
Parzialmente ricorrente
Completamente ricorrente Mi chiedo in che modo l'uno differisce dall'altro.
Reti wavelet - non so
Neuro-fuzzy è più o meno quello di cui stavo parlando.
Macchine vettoriali di supporto - non so.
hz -- qualcosa che non mi è familiare.
Algoritmi genetici per l'apprendimento/ottimizzazione:
Tipi di rete:
Beh, almeno c'è un piano di battaglia.
A proposito, perché non hanno BeckProps, o mi sfugge qualcosa?
C'è solo la genetica, lo sciame d'api e il montecarlo?