Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Пакет Excel Neural Package





Семейство продуктов Excel Neural Package расширяет функциональные возможности широко распространенного средства работы с данными Microsoft Excel 97 (и выше), предоставляя в распоряжение пользователя новейшие алгоритмы обработки данных, использующие последние достижения теории нейронных сетей. Технически семейство продуктов реализовано как набор надстроек (add-ins) над Microsoft Excel.

На текущий момент семейство продуктов Excel Neural Package состоит из двух независимых компонент:

· Winnet 3.0 - программа-эмулятор нейросети для построения нелинейных моделей, обобщающих эмпирические данные. Удобный и простой в использовании инструмент статистического прогнозирования.

· Kohonen Map 1.0 - программа для построения самоорганизующихся карт Кохонена. Удобный инструмент графического анализа многомерных данных.

В дальнейшем пакет предполагается дополнить новыми компонентами, в частности, для предсказания финансовых временных рядов.

Winnet 3.0 программно реализует распространенную архитектуру нейронной сети - многослойный персептрон. Предназначен для поиска и моделирования скрытых зависимостей в больших массивах численной информации, для которых в явном виде аналитические зависимости не известны.

Основные характеристики Winnet 3.0 приведены в табл. 3.3.

Таблица 3.3

Число строк данных, обрабатываемых программой 65536 (ограничение наложено Excel)
Число столбцов данных 256 (ограничение наложено Excel)
Преобразования входных данных Линейное, сигмоидальное, нормировка на среднее/дисперсию, нормировка на минимум/максимум
Возможность выявления релевантных переменных до стадии обучения нейронной сети Обеспечивается благодаря применению энтропийного анализа - алгоритма Boxcounting
Число слоев нейронной сети до 5
Число нейронов в каждом слое Зависит от количества свободной памяти
Используемые переходные функции Линейная, гиперболический тангенс
Возможность использования нейронов высоких порядков Позволяет строить более сложные модели данных
Используемые алгоритмы обучения Backpropagation с адаптивным выбором параметров обучения Rpropagation Алгоритмы обучения подключаются к Winnet 3.0 как внешние модули, поэтому их число не фиксировано

Winnet 3.0 имеет удобный графический интерфейс и обладает большими возможностями контроля за процессом обучения:

· отображение в процессе обучения графиков ошибок обучения и обобщения;

· отображение диаграмм рассеяния " реальное значение, предсказанное нейросетью" для каждого выхода нейронной сети;

· широкие возможности выбора тестового множества;

· остановка обучения по достижении различных критериев останова.

 







Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 2481. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...


Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...


Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...


Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

БИОХИМИЯ ТКАНЕЙ ЗУБА В составе зуба выделяют минерализованные и неминерализованные ткани...

Типология суицида. Феномен суицида (самоубийство или попытка самоубийства) чаще всего связывается с представлением о психологическом кризисе личности...

ОСНОВНЫЕ ТИПЫ МОЗГА ПОЗВОНОЧНЫХ Ихтиопсидный тип мозга характерен для низших позвоночных - рыб и амфибий...

Ученые, внесшие большой вклад в развитие науки биологии Краткая история развития биологии. Чарльз Дарвин (1809 -1882)- основной труд « О происхождении видов путем естественного отбора или Сохранение благоприятствующих пород в борьбе за жизнь»...

Этапы трансляции и их характеристика Трансляция (от лат. translatio — перевод) — процесс синтеза белка из аминокислот на матрице информационной (матричной) РНК (иРНК...

Условия, необходимые для появления жизни История жизни и история Земли неотделимы друг от друга, так как именно в процессах развития нашей планеты как космического тела закладывались определенные физические и химические условия, необходимые для появления и развития жизни...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия