Software Untuk Mempelajari Jaringan Saraf Terbaik

Software Untuk Mempelajari Jaringan Saraf Terbaik

Software Untuk Mempelajari Jaringan Saraf Terbaik – Berikut adalah daftar perangkat lunak jaringan saraf terbaik untuk Windows. Perangkat lunak gratis ini memungkinkan Anda membangun, mensimulasikan, dan mempelajari jaringan saraf tiruan. Perangkat lunak ini dapat juga digunakan untuk dapat mensimulasikan sebuah jaringan pada saraf tiruan di dalam berbagai bidang seperti sains, perawatan kesehatan,dan teknologi, dan intelijen bisnis.

Software Untuk Mempelajari Jaringan Saraf Terbaik

child-neuro-jp – Setiap perangkat lunak memungkinkan Anda untuk secara khusus mensimulasikan dan menjelajahi jaringan saraf Neocognitron. Anda dapat mempelajari berbagai topik termasuk estimasi, klasifikasi, prognosis, asosiasi, kritik aktor, sirkuit kortikal, dan banyak lagi. Banyak perangkat lunak yang ditinjau dalam pengujian ini dilengkapi dengan beberapa contoh proyek jaringan saraf.

Baca Juga : Neurosains Guna Menelusuri Misteri Pada Otak Manusia 

Dengan demikian, pemula dapat juga untuk menggunakannya untuk dapat memahami beberapa jaringan sistem saraf dan fungsionalitas perangkat lunak. Anda dapat membangun jaringan saraf menggunakan neuron atau serangkaian node input, tersembunyi, dan output dan menganalisisnya. Anda dapat melihat simulasi real-time dari jaringan saraf yang dihasilkan. memulai

Untuk tujuan simulasi, beberapa parameter kontrol pembelajaran dapat disesuaikan, termasuk kecepatan pembelajaran, aturan validasi, opsi pembelajaran lambat, dan berhenti pada kegagalan tujuan. Banyak dari mereka menyediakan visualisasi simulasi jaringan saraf di diagram batang, diagram lingkaran, histogram, deret waktu, proyeksi, diagram kesalahan, dll. Satu set alat. Jadi, ikuti perangkat lunak kami untuk mempelajari jaringan saraf gratis terbaik untuk Windows.

Sharky Neural Network

Sharky Neural Network adalah perangkat lunak jaringan saraf gratis untuk melatih klasifikasi jaringan saraf. Saat memeriksa jaringan saraf, nilai kesalahan (salah diklasifikasikan poin), ni (parameter kecepatan belajar), usia (jumlah usia), kecepatan belajar (K/s), dan statistik waktu ditampilkan di permukaannya. Scatterplot ditampilkan di tengah antarmuka dan grafik kesalahan waktu nyata ditampilkan di bagian bawah layar. pemula

Fitur utama Jaringan Saraf Hiu ini:

  • Piliharsitektur jaringan dari beberapa arsitektur jaringan yang telah ditentukan, termasuk Absolute/Minimum Weight/Bias, Absolute Arithmetic Mean (AAM), Root Mean Square (RMS) Anda dapat melihat detail untuk setiap struktur .
  • Poin pembelajaran dapat dihasilkan dengan memilih nomor dan pengaturan (kotak Cartesian, lingkaran Cartesian, persegi radial, lingkaran radial). Poin yang dihasilkan dapat disimpan sebagai poin atau file teks.
  • Bentuk dapat dipilih untuk membuat grafik titik pembelajaran seperti XOR, lingkaran, kotak, berlian, cincin, dan permukaan.
  • Anda juga dapat memilih apa yang akan ditampilkan di sebar, seperti titik, titik kisi, respons, titik dan area, atau respons kisi.
  • Tab Belajar memungkinkan Anda untuk mengonfigurasi berbagai pengaturan. B.
  • Permutasi poin pembelajaran (tetap, acak, permutasi, dll.), mengaktifkan/menonaktifkan kesalahan pra-tahap, opsi pemeriksaan, dll.
  • Untuk memilih opsi tampilan untuk grafik 2D, buka tab Plot. Dari sini Anda dapat memilih kecepatan animasi menggambar dan kesalahan plot (kesalahan kuadrat rata-rata, kesalahan validasi, kesalahan, ni).

Anda dapat menjelajahi jaringan saraf dalam berbagai mode seperti hard, normal, dan soft, dan memilih jumlah epoch yang sama. Untuk informasi lebih lanjut tentang ini, silakan kunjungi halaman web bantuan online. Unduh Jaringan Saraf Hiu.

Simbrain

Simbrain adalah perangkat lunak jaringan saraf portabel gratis untuk Windows. Perangkat lunak ini membantu membuat dan menganalisis jaringan saraf tiruan. Ini berisi banyak contoh jaringan saraf yang dapat Anda impor dan jelajahi secara langsung. Untuk memulai dari awal, tambahkan neuron baru, setel neuron sumber, hubungkan dengan koneksi all-for-all atau one-to-one, dan buat jaringan (backprop, jaringan kompetisi, jaringan echo State, jaringan umpan maju , LMS, SRN, dll.), menambahkan grup neuron (SOM, WTA, dll.)

Anda dapat mengonfigurasi pengaturan jaringan, termasuk langkah waktu jaringan, ambang visibilitas sinaptik, pengaturan konektivitas, dan banyak lagi. Membuat berbagai jenis simulasi untuk dapat mensimulasikan sebuah jaringan saraf. Ini termasuk kritik aktor, agen pelacakan, dan simulasi masalah dalan sebuah sirkuit dalam kortikal. Anda dapat memvisualisasikan simulasi jaringan menggunakan diagram batang, diagram lingkaran, diagram histogram, deret waktu, plot proyeksi, dan plot raster.

Anda juga dapat menjalankan skrip untuk menjalankan simulasi khusus. Ini juga menyediakan alat Clutch Manager dan Clutch List. Saat simulasi berjalan, statistik waktu dan iterasi ditampilkan di antarmuka utama. Sebuah penampil dokumen (New Document Viewer) juga telah disediakan untuk dapat menambahkan sebuah instruksi untuk dapat dimasukkan ke dalam sebuah simulasi. klasifikasi

Neural Designer

Neural Designer adalah merupaka sebuah Software dlam sistem jaringan saraf lintas pada beberapa platform dan juga gratis. Hal Ini juga dapat digunakan untuk dapat kita mensimulasikan sebuah jaringan saraf dalam sebuah aplikasi yang sangat berbeda termasuk Perawatan Kesehatan, Business Intelligence dan Sains dan Teknik.

Untuk memulai prosedur dengan sebuah jaringan sistem saraf dari awal, maka Agan juga dapat untuk memilih beberapa template untuk dapat mensimulasikan beberapa macam masalah tertentu, termasuk dalam sebuah Perkiraan, Peramalan, Klasifikasi, dan Asosiasi. Agan juga dapat untuk mengimpor beberapa kumpulan data dengan cara menambahkan sebuah file data dalam bentuk format seperti CSV, TXT, DAT, XLSX, dll.

Neural Designer membagi berbagai tugas ke dalam kategori yang berbeda seperti Kumpulan Data (kumpulan data laporan, menghitung statistik data, menghitung plot kotak, menghitung distribusi target, menghitung matriks korelasi, dll.), Jaringan Syaraf Tiruan (jaringan syaraf laporan, menghitung parameter parameter, menghitung statistik parameter, menghitung histogram parameter, menghitung histogram keluaran), Strategi Pelatihan (melaporkan strategi pelatihan, melakukan pelatihan), dan Pemilihan Model (pemilihan model laporan, menghitung kepentingan input, melakukan pemilihan input, melakukan pemilihan pesanan).

Untuk tujuan analisis pengujian, kesalahan, kebingungan, pengujian klasifikasi biner, kurva ROC, perolehan kumulatif, grafik peningkatan, tingkat konversi, plot kalibrasi, dan contoh kesalahan klasifikasi dapat dihitung. Untuk model pencar, Anda dapat menghitung keluaran, memplot keluaran terarah, menghitung distribusi Jacobian, dan menulis ekspresi matematika yang diwakili oleh jaringan saraf.

Anda juga dapat mengekspor data keluaran sebagai file seperti TXT, CSV, XLSX, skrip ke file R atau Python yang berisi rumus model, dan model sebagai file PMML. Hal yang baik tentang perangkat lunak ini adalah antarmuka pengguna sangat bersih dan intuitif. Ini dibagi menjadi beberapa bagian seperti Task Manager, Output, Neural Editor, Neural Viewer, dan Bas Status.

Memberikan kemudahan penggunaan dan navigasi. Ini juga menjelaskan setiap tugas dan keluaran Neural Viewer. Oleh karena itu, akan lebih mudah bagi Anda untuk memahami fungsionalitas dari perangkat lunak jaringan saraf ini. Ada beberapa hal yang bisa menjadi gejala gangguan sistem saraf yang paling umum. Namun, setiap anak mungkin menunjukkan gejala yang sedikit berbeda. “Penyakit yang berbeda memiliki gejala yang berbeda,” kata Andrea Bauer, ahli bedah saraf di Rumah Sakit Anak Dr. Boston.

Gejala mungkin termasuk: Tonggak perkembangan yang tertunda Peningkatan atau penurunan ukuran kepala Perubahan aktivitas, refleks, atau gerakan Kurangnya koordinasi Tingkat kesadaran atau suasana hati Perubahan Kekakuan otot, tremor, atau kejang Pengecilan otot dan kecanggungan dalam berbicara Anak-anak yang lebih besar juga dapat melaporkan sakit kepala yang terus-menerus atau parah, mati rasa atau kesemutan, atau perubahan visual.Petani.