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.
一般的には、次のようなものが理想的です。 http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
少なくとも、プログラマーではないユーザーの探究心が何を求めているのか、その指針を得ることができます。:)
痛いそれは私が知っていることではないのですか？
推測でなければ。今まではビクターにしか言ってなかったと思う。
興味を持たせて いるか、自慢しているか、誘っているか？// 適宜、下線を引く。
作業者の要望で）
最初に言っておきますが、あなたは興味を持たないと思います。
一般的には、次のようなものが理想的です。 http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
君は殺人者だ1,000グリブナもするライセンスが出回っているのだから...。尊敬する素晴らしいロールモデルです :)
一般的には、次のようなものが理想的です。 http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
少なくとも、プログラマーではないユーザーの探究心が何を求めているのか、その指針を得ることができます。:)
そして、このマットのどれがニューラルネットワークの種類なのか、トレーニングの種類や商標について、もっと詳しく教えてください。
データ入力--------------------。テキスト
画像
信号発生器
SQL データベース
ユーザースクリプト
ユーザーカスタム構築
データ出力-------------------
テキスト
SQL データベース
ユーザーカスタム構築
前処理----------------
データ再配置
PCA
異常値除去
クエリベースフィルタリング
統計
ユーザースクリプト
インタラクティブ可視化
後処理--------------
エラー解析とトレース
Confidece analysis
感受性解析
リアルタイムテスト
適応型パラダイム----
Static neural networks
Dynamic neural networks
Kernel machines
Bayesian method
LSTM
Fuzzy logic
Optimaz paradigms- ...
Genetic algorithms
Particle swarm
Monte carlo
Architectures---------------
MLP
Generalized MLP
Modular netwok
Self-organizing maps
Neural gas
Competitive learning
Hebbian
FFCPA
Radial basis networks
LSTM
Time lagged recurrent
Partially recurrent
Wavelet networks
Fully recurrent
Neuro-fuzzy
Support Vector Machines
Custom architecture
System design---------------
Component based
Plug-in based xml-ph-.
ユーザーインターフェース------
グラフィカルな構築
スケーラブルなユーザーインターフェース
ブロック組み込み型 GUI
展開------
ソリューションは展開可能
.NET 対応コンポーネント
再利用可能コンポーネント
スケーラブル展開
展開したシステムのロイヤリティフリー使用について。
さて、このメイトタイプのうち、どれがニューラルネットワークタイプで、ラーニングタイプで、何が商標なのか、うる覚えの私に説明してください。
Generalized MLP
Modular netwoks -- ugh
Self-organising maps
Neural gas
Competitive learning-- unclear.
ヘビアン--わからないが、面白いと思うことがあれば
FFCPA-- 分かりません
ラジアルベーシス・ネットワーク
LSTM-- 何でもいい。
Time lagged recurrent
Partially recurrent
Fully recurrent どっちがどう違うんだろうね。
ウェーブレットネットワーク- わからない
ニューロファジーは、かなりありますね。
サポートベクターマシン......どうだろう。
hz -- 私には馴染みのないものです。
学習/最適化のための遺伝的アルゴリズム。
ネットワークの種類
まあ、少なくともバトルプランがあるわけですから。
ところで、なぜBeckPropがないのでしょうか？ それとも、私が見逃しているのでしょうか？
遺伝と蜂の巣とモンテカルロしかないのか？