Neurex

Umělá neuronová síť ve vaší kapse

Informace O Aplikaci

Kategorie :

Produktivita

Aktualizovat :

November 05, 2025

Instaluje :

Vývojář :

Ivo Vondrak Apps

Cena :

$1.99

Hodnocení Obsahu :

Everyone

Popis Aplikace

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: Neurex, Vyvinuté Společností Ivo Vondrak Apps. Uvedeno V Kategorii Produktivita. Aktuální Verze Je V6Q, Aktualizována Na 05/11/2025 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: Neurex. Dosaženo Více Než 1 Instalací. Neurex Má V Současné Době Recenze 1, Průměrné Hodnocení 5.0 Hvězd

Neurex je expertní systém založený na vícevrstvé neuronové síti. Éra neuronových sítí a konekcionismu nabízí nový pohled na získávání spolehlivých znalostí pro podporu rozhodování a jejich uživatelsky přívětivé aplikace. Tradiční expertní systémy, které jsou založené na pravidlech a/nebo rámcích, často čelí výzvám při vytváření spolehlivé znalostní báze. Neuronové sítě dokáží tyto obtíže překonat. Je možné vytvořit znalostní bázi bez expertů, pouze s využitím datových kolekcí, které popisují řešenou oblast, nebo s experty, jejichž znalosti lze ověřit během procesu učení. Proces používání expertního systému lze shrnout následovně:

1. Definice topologie neuronové sítě: Tento krok zahrnuje definování počtu vstupních a výstupních faktů a také určení počtu skrytých vrstev.

2. Formulace vstupních a výstupních faktů (atributů): Každý fakt je propojen s neuronem ve vstupní nebo výstupní vrstvě. Definuje se také rozsah hodnot pro každý atribut.

3. Definice trénovací množiny: Vzory se zadávají pomocí pravdivostních hodnot (např. 0–100 %) nebo hodnot z rozsahu definovaného v předchozích krocích.
4. Fáze učení sítě: Váhy spojení (synapsí) mezi neurony, sklony sigmoidních funkcí a prahové hodnoty neuronů se počítají pomocí metody zpětného šíření (BP). K dispozici jsou možnosti pro definování parametrů pro tento proces, jako je rychlost učení a počet cyklů učení. Tyto hodnoty tvoří paměť nebo znalostní bázi expertního systému. Výsledky procesu učení se zobrazují pomocí střední kvadratické chyby a zobrazuje se také index nejhoršího vzoru a jeho procentuální chyba.

5. Konzultace/inference se systémem: V této fázi se definují hodnoty vstupních faktů, po kterých se okamžitě odvodí hodnoty výstupních faktů.