Neurex

Analiza Și Revizuirea Aplicațiilor Android: Neurex, Dezvoltată De Ivo Vondrak Apps. Listat În Categoria Productivitate. Versiunea Curentă Este V6Q, Actualizată Pe 05/11/2025 . Conform Recenziilor Utilizatorilor De Pe Google Play: Neurex. Obținut Peste 1 Instalații. Neurex Are În Prezent 1 Recenzii, Rating Mediu 5.0 Stele

Neurex este un sistem expert bazat pe o rețea neuronală multistratificată. Era rețelelor neuronale și a conexionismului oferă o nouă perspectivă asupra obținerii de cunoștințe fiabile pentru suportul decizional și aplicarea lor ușor de utilizat. Sistemele expert tradiționale, care sunt bazate pe reguli și/sau pe cadre, se confruntă adesea cu provocări în crearea unei baze de cunoștințe fiabile. Rețelele neuronale pot depăși aceste dificultăți. Este posibil să se creeze o bază de cunoștințe fără experți, folosind exclusiv colecții de date care descriu domeniul rezolvat sau cu experți ale căror cunoștințe pot fi verificate în timpul procesului de învățare. Procesul de utilizare a sistemului expert poate fi schițat după cum urmează:

1. Definirea topologiei rețelei neuronale: Acest pas implică definirea numărului de informații de intrare și ieșire, precum și determinarea numărului de straturi ascunse.

2. Formularea informațiilor de intrare și ieșire (atribute): Fiecare informații sunt legate de un neuron din stratul de intrare sau ieșire. De asemenea, este definit intervalul de valori pentru fiecare atribut.

3. Definirea setului de antrenament: Modelele sunt introduse folosind valori de adevăr (de exemplu, 0-100%) sau valori din intervalul definit în pașii anteriori. 4. Faza de învățare a rețelei: Ponderile conexiunilor (sinapselor) dintre neuroni, pantele funcțiilor sigmoide și pragurile neuronilor sunt calculate folosind metoda de propagare inversă (BP). Sunt disponibile opțiuni pentru definirea parametrilor pentru acest proces, cum ar fi rata de învățare și numărul de cicluri de învățare. Aceste valori formează memoria sau baza de cunoștințe a sistemului expert. Rezultatele procesului de învățare sunt afișate folosind eroarea medie pătratică, fiind afișat și indicele celui mai slab model și eroarea procentuală a acestuia.

5. Consultarea/Inferența cu sistemul: În această fază, se definesc valorile datelor de intrare, după care se deduc imediat valorile datelor de ieșire.

Read more