Универсальный нейропакет. Графический нейросетевой редактор-имитатор

Автор

Страниц

Год

—

В наше время пакет стал незаменимым инструментом не только для академических исследований и учебы в университетах, но и для широкого спектра промышленных производств и технических управляющих приложений. Отмечается растущий интерес к его использованию в различных отраслях промышленности, таких как автомобильная, аэрокосмическая, энергетическая и другие.

Данное программное обеспечение предоставляет уникальные возможности для моделирования, анализа и оптимизации систем и процессов. С помощью него можно проводить сложные расчеты, прогнозирование и моделирование различных сценариев. Несмотря на то, что пакет разрабатывался в первую очередь для научных целей, его функционал и гибкость позволяют успешно применять его в реальных промышленных условиях.

Кроме того, в последние годы популярность использования данного пакета стала расти ввиду его простоты и легкости в освоении. Большое количество обучающих материалов, учебных курсов и онлайн-ресурсов по использованию пакета делают его доступным для широкого круга специалистов и студентов. Это позволяет расширить его применимость и повысить эффективность работы в различных сферах научных исследований и промышленного производства.

Каждый год появляются новые модули и функции, которые делают пакет еще более удобным и полезным для пользователей. Регулярные обновления и улучшения гарантируют актуальность и современность данного программного обеспечения. Таким образом, пакет становится незаменимым инструментом не только для академической среды, но и для разработки, оптимизации и управления различными процессами в промышленности.

Читать бесплатно онлайн Универсальный нейропакет. Графический нейросетевой редактор-имитатор - Александр Кириченко

ISBN 978-5-0050-9645-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Универсальный нейросетевой редактор – имитатор

MemBrain – мощный графический нейросетевой редактор – имитатор для Microsoft Windows, поддерживающий искусственные нейросети произвольного размера и архитектуры. Редактор-имитатор выполнен в виде программы freeware. Тексты нейропакета доступны в Интернет на немецком и английском языках. Его адрес:

http://www.membrain-nn.de/english/download_en.htm.

Назначение и возможности пакета MemBrain

Основные характеристики пакета MemBrain позволяют:

– Передачу подготовленных нейросетей в промышленные программные системы (динамические библиотеки dll) или автоматическую генерацию C-Code обученной нейросети.

– Формирование «на-лету» результатов обучения нейросети на заранее подготовленных данных;

– Обучение «с учителем» и «без учителя»;

– Моделирование сложных нейросетей с учётом временных связей и динамики их изменения;

– Внедрение объектов высокой сложности с учётом языка сценариев.

MemBrain обеспечивает максимальную гибкость разработки и исследования искусственных нейросетей, созданных с помощью интуитивного графического интерфейса пользователя.

К настоящему времени пакет используется многими университетами для исследования и обучения. В то же время, в течение последних лет наблюдается повышение интереса к использованию его в промышленном производстве и технических управляющих приложениях.

Большинство приложений связано с отображением корреляции между входами и выходами неизвестных или недостаточно известных данных в искусственных нейронных сетях. Целью является способность предсказания выходов системы на основе тестирования входов без знания передаточной функции. Знание этих функций часто невозможно совсем, или по крайней мере недоступно для получения законными средствами.

Исключительно важное требование для достижения этой цели – достаточное количество вводимых и выходных пар данных, которые могли быть получены из реальной системы или могли уже быть доступны из исторических записей. Эти данные могут быть импортированы в MemBrain и могут быть использованы для обучения искусственных нейронных сетей.

Как только нейронная сеть разработана и успешно обучена, она может быть использована, чтобы аппроксимировать реальную систему для использования в прогнозах или других вычислениях: новые величины прикладываются ко входам сети – целевые выходные величины вычисляются сетью и доступны через выходные порты сети.

Используя MemBrain, такая сеть может легко быть преобразована в промышленные системы, независимо от того, являются они основными или вложенными системами.

Основные системы могут использовать dll – версию MemBrain для загрузки и обучения нейросетей из файлов. Dll так же позволяет проводить обучение сетей вместе с пользовательскими приложениями.

Для вложенных систем MemBrain даёт возможность использовать встроенный исходный кодовый генератор C, который позволяет генерировать код, ограниченый типичными требованиями вложенных систем: небольшой объём используемой памяти и отказ от динамического распределения памяти.

Из-за своих гибких дисплейных свойств MemBrain применим как для больших сетей, использующих много нейронов и связей, так же и для небольших сетей, состоящих только из нескольких нейронов и может быть использован для подробного обследования, которое производится на самом низком уровне.

Продолжить чтение

Вам может понравиться: