 Режим дизайна в Synapse | |
| Разработчики) | Пельтарион |
|---|---|
| Операционная система | Майкрософт Виндоус |
| Тип | Программное обеспечение нейронной сети |
| Лицензия | EULA |
| Веб-сайт | Домашняя страница Synapse |
Synapse - это компонентная среда разработки для нейронных сетей и адаптивных систем . Synapse, созданный Peltarion , позволяет интеллектуальный анализ данных , статистический анализ , визуализацию , предварительную обработку , проектирование и обучение нейронных сетей и адаптивных систем, а также их развертывание . Он использует архитектуру на основе плагинов, что делает его общей платформой для обработки сигналов . Первая версия продукта была выпущена в мае 2006 года.
Платформа [ править ]
Благодаря своей конструкции, основанной на плагинах, использование Synapse может быть очень общим. Synapse основан на платформе Microsoft .NET, и все компоненты Synapse также являются компонентами .NET. Хотя Peltarion еще не выпустил официальный API для платформы Synapse, появляются пользовательские компоненты, некоторые из которых являются оригинальными, что демонстрирует открытость платформы. [1]
Особенности [ править ]
Цикл разработки в Synapse основан на каноническом цикле интеллектуального анализа данных . Однако заметное отличие состоит в том, что в Synapse этот цикл не является линейным , но поддерживает итеративный подход, при котором пользователь может свободно перемещаться между шагами. Synapse имеет четыре различных режима работы, составляющих цикл разработки.
Предварительная обработка [ править ]
Режим предварительной обработки предназначен для интеллектуального анализа данных и подготовки данных. В этом режиме пользователь может импортировать, визуализировать, исследовать и преобразовывать данные различными способами. Данные импортируются с использованием компонентов формата . Стандартный выпуск включает компоненты формата для чтения и записи данных из файлов CSV (текстовых), баз данных SQL , изображений и XML . Импортированные данные можно визуализировать с помощью компонентов визуализатора, и к данным можно применить фильтры. Компоненты фильтра варьируются от простой перестановки данных до более продвинутых фильтров БПФ и удаления выбросов.
Визуализаторы включают в себя множество графиков и сеток, которые можно соединять и разветвлять для выполнения сложных задач интеллектуального анализа данных.
Дизайн [ править ]
В режиме разработки компоненты связаны для построения топологии . Связанные компоненты обеспечивают поток сигнала, создающий машину с фильтром труб. Когда сигнал установлен на компонент, он каким-то образом фильтрует сигнал, и затем отфильтрованный сигнал может быть передан следующему компоненту в связанной цепочке компонентов, которые образуют топологию. Компоненты могут быть статическими или адаптивными. Помимо обычных фильтров, они могут быть источниками или приемниками (например, графики или регистраторы данных). Стандартное распределение синапсов включает в себя множество компонентов, от простых компонентов нейронной сети, таких как весовые уровни и функциональные слои, до целых нейронных сетей, таких как самоорганизующиеся карты, и более сложных статических элементов, таких как, например, компонент нечеткой логики . ВСистема управления выбирается и настраивается также в режиме проектирования.
Обучение [ править ]
Режим обучения используется для обучения (адаптации) системы или, в более общем смысле, для запуска системы управления, которая регулирует информационный поток. Визуально он похож на режим разработки, и отображаются те же компоненты. Поскольку компоненты поддерживают контекстно-зависимые дисплеи, они могут иметь другой внешний вид во время обучения. В дополнение к запуску системы управления режим обучения позволяет выполнять оптимизаторы высокого уровня, такие как генетические алгоритмы , оптимизация роя частиц и имитация отжига . В этом режиме также возможно удаленное выполнение и обучение.
Постобработка [ править ]
Режим постобработки предназначен для анализа обученной системы и подготовки такой системы к конечному использованию. Производительность системы может быть проверена с помощью статистического анализа, может быть проанализирована чувствительность отношений ввода-вывода системы ( анализ чувствительности ), и могут быть созданы отчеты.
Одним из наиболее важных компонентов постобработки является компонент развертывания.
Развертывание [ править ]
Компонент развертывания позволяет экспортировать систему, созданную в Synapse, в один компонент .NET . Система в среде разработки уменьшена, так что она содержит только минимально необходимые требования для выполнения, а затем компилируется в сборку . Затем эту сборку можно использовать в любом приложении .NET Framework или .NET Compact Framework . Последний позволяет развертывать на встроенных устройствах .
Пример кода на C # :
DeployedNeuralNet net = новая DeployedNeuralNet (); // Создаем объект nn Matrix input = someSensor . GetData (); // Получаем данные из какой-то сенсорной сети . Input_Sensor = вход ; // Устанавливаем входы в сеть nn . Беги (); // Запускаем систему управления nn someMotor . Мощность = чистая . Output_Port0 ; // Устанавливаем мощность двигателя на выход nnСм. Также [ править ]
- Искусственная нейронная сеть
- Программное обеспечение нейронной сети
- Пельтарион
Внешние ссылки [ править ]
- Пельтарион
