Neurex

Штучна нейронна мережа у вашій кишені

Інформація Про Додаток

Категорія :

Продуктивність

Оновлення :

November 05, 2025

Встановлює :

Розробник :

Ivo Vondrak Apps

Ціна :

$1.99

Рейтинг Вмісту :

Everyone

Опис Програми

Аналіз І Огляд Додатків Для Android: Neurex, Розроблено Ivo Vondrak Apps. Внесено До Категорії Продуктивність. Поточна Версія V6Q, Оновлено 05/11/2025 . За Відгуками Користувачів На Google Play: Neurex. Досягнуто Понад 1 Встановлень. Зараз У Neurex 1 Відгуків, Середня Оцінка 5.0 Зірок

Neurex – це експертна система, що базується на багатошаровій нейронній мережі. Ера нейронних мереж та конекціонізму пропонує новий погляд на отримання надійних знань для підтримки прийняття рішень та їх зручного застосування. Традиційні експертні системи, що базуються на правилах та/або фреймах, часто стикаються з труднощами у створенні надійної бази знань. Нейронні мережі можуть подолати ці труднощі. Базу знань можна створити без експертів, використовуючи лише колекції даних, що описують розв'язану область, або з експертами, чиї знання можна перевірити під час процесу навчання. Процес використання експертної системи можна окреслити наступним чином:

1. Визначення топології нейронної мережі: Цей крок включає визначення кількості вхідних та вихідних фактів, а також визначення кількості прихованих шарів.

2. Формулювання вхідних та вихідних фактів (атрибутів): Кожен факт пов'язаний з нейроном у вхідному або вихідному шарі. Також визначається діапазон значень для кожного атрибута.

3. Визначення навчального набору: Шаблони вводяться за допомогою значень істинності (наприклад, 0-100%) або значень з діапазону, визначеного на попередніх кроках.
4. Фаза навчання мережі: Ваги зв'язків (синапсів) між нейронами, нахили сигмоподібних функцій та пороги нейронів обчислюються за допомогою методу зворотного поширення (BP). Доступні опції для визначення параметрів цього процесу, таких як швидкість навчання та кількість циклів навчання. Ці значення формують пам'ять або базу знань експертної системи. Результати процесу навчання відображаються за допомогою середньоквадратичної помилки, а також відображається індекс найгіршого шаблону та його відсоткова помилка.

5. Консультація/висновок із системою: На цій фазі визначаються значення вхідних фактів, після чого негайно виводяться значення вихідних фактів.