Neurex

Ανάλυση Εφαρμογών Android: Neurex, Που Αναπτύχθηκε Από Το Ivo Vondrak Apps. Που Αναφέρονται Στην Κατηγορία Παραγωγικότητα. Η Τρέχουσα Έκδοση Είναι V6Q, Ενημερωμένη Στις 05/11/2025 . Σύμφωνα Με Τις Αναθεωρήσεις Των Χρηστών Στο Google Play: Neurex. Επιτυγχάνονται Πάνω Από 1 Εγκαταστάσεις. Το Neurex Έχει Σήμερα 1 Κριτικές, Μέση Βαθμολογία 5.0 Αστέρια

Το Neurex είναι ένα σύστημα εμπειρογνωμόνων που βασίζεται σε ένα πολυεπίπεδο νευρωνικό δίκτυο. Η εποχή των νευρωνικών δικτύων και του συνδεσιμού προσφέρει μια νέα προοπτική στην απόκτηση αξιόπιστης γνώσης για την υποστήριξη αποφάσεων και την φιλική προς το χρήστη εφαρμογή της. Τα παραδοσιακά συστήματα εμπειρογνωμόνων, τα οποία βασίζονται σε κανόνες ή/και σε πλαίσια, συχνά αντιμετωπίζουν προκλήσεις στη δημιουργία μιας αξιόπιστης βάσης γνώσεων. Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να ξεπεράσουν αυτές τις δυσκολίες. Είναι δυνατή η δημιουργία μιας βάσης γνώσεων χωρίς ειδικούς, χρησιμοποιώντας αποκλειστικά συλλογές δεδομένων που περιγράφουν την λυμένη περιοχή ή με ειδικούς των οποίων η γνώση μπορεί να επαληθευτεί κατά τη διάρκεια της διαδικασίας μάθησης. Η διαδικασία χρήσης του συστήματος εμπειρογνωμόνων μπορεί να περιγραφεί ως εξής:

1. Ορισμός της Τοπολογίας Νευρωνικού Δικτύου: Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον ορισμό του αριθμού των δεδομένων εισόδου και εξόδου, καθώς και τον προσδιορισμό του αριθμού των κρυφών επιπέδων.

2. Διατύπωση Δεδομένων Εισόδου και Εξόδου (Χαρακτηριστικά): Κάθε γεγονός συνδέεται με έναν νευρώνα στο επίπεδο εισόδου ή εξόδου. Ορίζεται επίσης το εύρος τιμών για κάθε χαρακτηριστικό.

3. Ορισμός του Συνόλου Εκπαίδευσης: Τα μοτίβα εισάγονται χρησιμοποιώντας τιμές αλήθειας (π.χ., 0-100%) ή τιμές από το εύρος που ορίστηκε στα προηγούμενα βήματα.
4. Φάση Μάθησης του Δικτύου: Τα βάρη των συνδέσεων (συνάψεων) μεταξύ των νευρώνων, οι κλίσεις των σιγμοειδών συναρτήσεων και τα κατώφλια των νευρώνων υπολογίζονται χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Back Propagation (BP). Διατίθενται επιλογές για τον ορισμό παραμέτρων για αυτήν τη διαδικασία, όπως ο ρυθμός μάθησης και ο αριθμός των κύκλων μάθησης. Αυτές οι τιμές αποτελούν τη μνήμη ή τη βάση γνώσεων του έμπειρου συστήματος. Τα αποτελέσματα της διαδικασίας μάθησης εμφανίζονται χρησιμοποιώντας το μέσο τετραγωνικό σφάλμα και εμφανίζεται επίσης ο δείκτης του χειρότερου μοτίβου και το ποσοστό σφάλματός του.

5. Συμβουλευτική/Συμπερασματική Εξαγωγή με το Σύστημα: Σε αυτή τη φάση, ορίζονται οι τιμές των δεδομένων εισόδου, μετά τις οποίες συνάγονται αμέσως οι τιμές των δεδομένων εξόδου.