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ニューラルネット モジュール
DADiSP /NeuralNetは、ニューラルネットワーク技術の予測 能力とパターン認識能力を簡単に利用できるDADiSPのアド オンモジュールです。ユーザーは、DADiSP /NeuralNetによ って、ユーザー独自の複雑なニューラルネットワークを構築でき、 さらにそれをより正確な予測とパターン認識に利用できます。
主な機能
- メニューによるネットワーク設計
- データの自動正規化
- 多くの隠された層の選択
- 無制限の入出力変数
- 無制限のRun
- 出力結果を検証するためのクロス認証トレーニングを瞬時におこなえる
- ローカル最小歪み出力結果に対するビルトイン・プロテクション
- 自乗平均エラー、最小平均勾配および絶対エラーをユーザーが選択可能
- ディジタルエラー、アナログエラー、最大エラー、勾配値ポスト・トレーニング エラーグラフ
- ランダムシードの抽出は、ネットワークをスタートさせための数値を与え、他のネットワークを構築させるのに同一の数値が使える
- 抽出ネットワークウェイト値は、ネットワークを定義するウェイト値と偏り（ベイシス）を戻す
機能詳細
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NN（ニューラルネットワーク：Neural Network）
人間の記憶や判断などの知的行動のために，脳は非常に大量 の 情報処理・情報伝達を行うなど，複雑な働きをしています．こ のような脳の働きは，神経細胞( ニューロン) が働きによるも のです．脳の中ある神経細胞は，およそ140 億個といわれて おり，これらが互いに結合・連携することによって，人間の知 的行動が実現されています。
NN は，このような脳の情報処理方式を工学的に模擬しようと いうものであり，神経科学などと区別するため人工ニューラル ネットワークとも呼ばれることもあります。
NN には，その構造，学習アルゴリズムなどにより，様々なものがあります．例えば， 構造で分類した場合， 階層型 NN，相互結合型NN，学習アルゴリズムに着目した場合には，教師あり 学習，教師なし学習，オンライン学習，オフライン学習などがあります．これらのＮＮは主にパターン認識、制御、診断、予測、最適化や信号処理などの分野において幅広く応用されています。
弊社で開発しているNN モジュールは，汎用性を考慮し，最も シンプルで一般的な学習アルゴリズムなものを採用することとし ました．具体的には，教師ありのオフライン学習，BP 法による 学習により，種々の非線形関数，認知処理等をより容易に実現で きるようなモジュールとなっております。
