ระบบการรู้จำรูปแบบขนาดใหญ่ที่ใช้หลายประสาทเครือข่าย

ตอนนี้วัน ประดิษฐ์ประสาทเครือข่ายมีการใช้แพร่หลายในหลายสาขาของชีวิตมนุษย์ อย่างไรก็ตาม การสร้างเครือข่ายมีประสิทธิภาพสำหรับขนาดใหญ่ classifier เช่นระบบการรู้จำลายมือยังคงเป็นความท้าทายใหญ่เพื่อนักวิทยาศาสตร์

 

ชีวภาพสมาร์ท

ชีวภาพสมาร์ทแอพลิเคชันของฟังก์ชัน bioinformatics ทั่วไป มีจุดประสงค์เพื่อทำการสร้างโปรแกรมประยุกต์วิทยาศาสตร์ได้

แอพลิเคชันหลักใช้ช่วงของไฟล์ parsers และ formatters สำหรับชนิดแฟ้มทั่วไป เชื่อมต่อกับบริการเว็บที่ใช้กันทั่วไปเช่น NCBI ระเบิด อัลกอริทึมมาตรฐานสำหรับการเปรียบเทียบและแอสเซมบลีของลำดับดีเอ็นเอ อาร์เอ็นเอ และโปรตีน เครื่องมือตัวอย่างและโค้ดรวมอยู่ด้วย

Bioinformatics ลำดับงานออกแบบและดำเนินการโปรแกรม

 

ชีวภาพสมาร์ทช่วยให้คุณสามารถสร้างโปรแกรมมองเห็น โดยการเชื่อมต่อส่วนประกอบต่าง ๆ ในแบบ และคงอยู่นั้นไปยังแฟ้ม XML ซึ่งสามารถนำมาใช้ ในแบบ GUI หรือเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง

 

ส่วนที่สองจะมี:

  1. ออกแบบ GUI ซึ่งแสดงถึงชุดของกิจกรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและหลักกิจกรรมดับเบิลยูเอฟ คุณสามารถสร้าง แก้ไข และบันทึกลำดับงานไปยังแฟ้ม XML โดยใช้
  2. วิ่งตามคอนโซลที่สามารถใช้ดับเบิลยูเอฟฝัง และดำเนินเรื่องให้ทั้งอินพุท และเอาท์พุทสามารถ

 

 

จากนั้นคุณสามารถลากกิจกรรมต่าง ๆ จากกล่องเครื่องมือด้านซ้าย คุณสามารถเลือกแต่ละกิจกรรม และมีการเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติใน explorer คุณสมบัติด้านล่างขวาของหน้าจอ

 

 

ก่อให้เกิด 3D ประเมิน


3D Pose Estimation

โปรแกรมประยุกต์ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้งานของ POSIT และอัลกอริทึม Coplanar POSIT สำหรับ 3D เข้าประเมิน ใช้แสดงอ็อบเจกต์เทียมช่วยให้ผู้ใช้สามารถหมุน และเลื่อน แล้ว จุดที่คาดการณ์ไว้จะใช้สำหรับการประเมินวัตถุก่อให้เกิด แอพลิเคชันแสดงเมตริกซ์การแปลงวัตถุเดิมและได้ประเมิน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบพวกเขาทั้งสอง ตัวอย่างส่วนใหญ่มุ่งเน้นการทดสอบ/ความเข้าใจของอัลกอริทึมการประเมินก่อให้เกิดการ

ก่อให้เกิด 3D ประเมิน (2)


3D Pose Estimation 2

โปรแกรมประยุกต์ตัวอย่างนี้ยังแสดงให้เห็นถึงการใช้งานของ POSIT และอัลกอริทึม Coplanar POSIT สำหรับ 3D ก่อให้เกิดการประเมิน แต่มันประเมินก่อให้เกิดวัตถุจริงที่ปรากฏในภาพบาง โปรแกรมประยุกต์ช่วยให้การเปิดบางไฟล์รูปภาพ เลือกจุดภาพของวัตถุที่จะก่อให้เกิดการประเมิน ระบุพิกัดแบบจำลองของสถานที่แล้ว ประเมินวัตถุก่อให้เกิด เมื่อทำการประมาณการ แอพลิเคชันจะทำให้ระบบพิกัด X/Y/Z ใช้หมุนประมาณและตำแหน่ง ที่ต้องเชิญแสดงวัตถุในรูปภาพ โปรแกรมประยุกต์ประกอบด้วยหลายตัวอย่างมีให้เห็นถึงวิธีการทำงาน

กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS)

สาธิตวิธีการกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนพอเป็น (หลาย และตัวแปรพหุ) แบบจำลองถดถอยเชิงเส้นจากข้อมูลสูง dimensionality

 

วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น และโลจิสติก

โปรแกรมประยุกต์ตัวอย่าง การสร้างแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกพอดี นอกจากนี้ยังเหมาะกับแบบจำลองถดถอยเชิงเส้นหลายประสงค์ เปรียบเทียบ และดำเนินการทดสอบ chi-square และคำนวณสถิติ Wald ของสัมประสิทธิ์ถดถอยโลจิสติก

 

รับทำเส้นโค้งลักษณะเฉพาะ (ROC)

โปรแกรมประยุกต์ตัวอย่างที่เห็นวิธีการสร้าง และแสดงให้เห็นเส้นโค้งลักษณะปฏิบัติการรับจากผลลัพธ์จากการทดสอบหรือการจัดประเภทกระบวนการกำหนด

 

ค็อกซ์สัดส่วนอันตราย

วิธีการวิเคราะห์ความอยู่รอดโดยใช้แบบจำลองสัดส่วนอันตรายค็อกซ์ถดถอยและคาดเดาเวลา censured ข้อมูล

 

ประเภทปกติ Bayes

เป็นปกติ Bayes Classifier คืออะไร

Classifier Bayes ที่ปกติจะเป็น Naive Bayes Classifier

ตามวิกิพีเดีย

Classifier Bayes ขำน่าที่เป็นเงื่อนไขในการจัดการสถิติทฤษฎีกับ classifier probabilistic ง่ายตามการใช้ทฤษฎีบทของ Bayes กับสมมติฐานเอกราชแข็งแกร่ง (ขำน่า) คำอธิบายสำหรับแบบจำลองความน่าเป็นต้นแบบจะเป็น "แบบจำลองคุณลักษณะอิสระ"

ในคำง่าย เป็น classifier Bayes ขำน่าสันนิษฐานว่า มี (หรือ) ของคุณลักษณะเฉพาะของคลาสที่เป็นไป (หรือ) คุณลักษณะอื่น ๆ ตัวอย่าง ผลไม้อาจพิจารณาให้เป็นแอปเปิลแดง กลม และประมาณ 4" เส้นผ่านศูนย์กลาง แม้ว่าคุณสมบัติเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการมีอยู่ของคุณสมบัติอื่น ๆ classifier Bayes ขำน่าที่พิจารณาคุณสมบัติเหล่านี้มีส่วนร่วมอย่างอิสระเพื่อความเป็นไปได้ว่าผลไม้นี้แอปเปิลทั้งหมด

ตามธรรมชาติความแม่นยำของแบบจำลองความน่าเป็น คำนามภาษา Bayes ขำน่าสามารถรับคำสอนอย่างมีประสิทธิภาพในการเรียนรู้มีการ ในการประยุกต์ใช้งานจริงมาก การประมาณพารามิเตอร์สำหรับรุ่น Bayes ขำน่าใช้วิธีการโอกาสสูงสุด ในคำอื่น ๆ หนึ่งสามารถทำงานกับรุ่น Bayes ขำน่าไม่เชื่อในทฤษฎีความน่าเป็น หรือใช้ทฤษฎีใด ๆ

แม้ออกขำน่าและง่ายเกินเห็นได้ชัดว่าสมมติฐานของพวกเขา คำนามภาษา Bayes ขำน่ามักได้ดีในหลายสถานการณ์จริงซับซ้อนกว่าหนึ่งอาจคาดหวัง ล่าสุด วิเคราะห์อย่างระมัดระวังของทฤษฎีการจัดประเภทปัญหาได้แสดงว่า มีเหตุผลบางอย่างทฤษฎีประสิทธิภาพ unreasonable เห็นได้ชัดของคำนามภาษา Bayes ขำน่า [1] รับ classifier Bayes ขำน่าเป็นที่ต้องฝึกอบรมข้อมูลพารามิเตอร์ (วิธีการและผลต่างของตัวแปร) จำเป็นสำหรับการจัดประเภทประเมินจำนวน เนื่องจากตัวแปรอิสระจะสันนิษฐาน เฉพาะผลต่างของตัวแปรแต่ละชั้นต้องถูกกำหนดและเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วมทั้งหมดไม่

NormalBayes.png

 

K ใกล้บ้าน

ตัว K ที่บ้าน Classifier คืออะไร

ตามวิกิพีเดีย

ในการรู้จำรูปแบบ ขั้นตอนวิธี k ใกล้บ้าน (k-NN) คือ วิธีการจัดประเภทวัตถุตามฝึกอบรมตัวอย่างที่ใกล้เคียงในพื้นที่คุณลักษณะ เอ็นเอ็นเคเป็นชนิดตามตัวอย่าง หรือฟังก์ชันเลียนแบบเฉพาะเครื่อง และคำนวณทั้งหมดถูกเลื่อนเวลาออกไปจนถึงประเภทที่ขี้เกียจเรียน นอกจากนี้ยังสามารถใช้สำหรับการถดถอย

 

KNearest.png

 

SVM (สนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง

เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์คืออะไร

ตามวิกิพีเดีย

สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์ (SVMs) เป็นชุดที่เกี่ยวข้องเรียนรู้วิธีใช้สำหรับการจัดประเภทและการถดถอยแบบมีผู้สอน ดูข้อมูลการป้อนเข้าเป็นชุดสองของเวกเตอร์ในพื้นที่มี n มิติ การ SVM จะสร้าง hyperplane แยกในช่องนั้น ที่วางหลักประกันระหว่างชุดข้อมูลสองชุด ในการคำนวณกำไร ถูกสร้างขนาน hyperplanes สอง หนึ่งในแต่ละด้านของ hyperplane แยก ซึ่งเป็น "ผลักขึ้นกับ" ชุดข้อมูลสองชุด สังหรณ์ใจ แยกดีทำ โดย hyperplane ที่ห่างจาก datapoints ใกล้เคียงของทั้งสองชั้น ที่ใหญ่ที่สุดเนื่องจากโดยทั่วไปที่มีขนาดใหญ่ขอบด้านล่างที่ generalization ข้อผิดพลาดของ classifier ที่

SVM.png

ความคาดหวัง-Maximization

การ Expectaion Maximization Classifier คืออะไร

ตามวิกิพีเดีย

อัลกอริทึมมีความคาดหวัง-maximization (EM) ไว้ในสถิติหาประเมินความเป็นไปได้สูงสุดของพารามิเตอร์ในแบบจำลอง probabilistic ซึ่งรูปแบบขึ้นอยู่กับตัวแปรแฝงอยู่ unobserved EM เป็นวิธีการซ้ำที่ทางเลือกระหว่างการดำเนินการขั้นตอนความคาดหวัง (E) ซึ่งจะมีความคาดหวังของโอกาสบันทึกเกี่ยวกับการประเมินปัจจุบันของการแจกตัวแปรแฝงอยู่ และขั้นตอน maximization (M) ซึ่งพารามิเตอร์ที่ขยายโอกาสล็อกที่คาดว่าจะ พบในขั้นตอน E แล้วจะใช้พารามิเตอร์เหล่านี้เพื่อตรวจสอบการกระจายของตัวแปรแฝงอยู่ในขั้นตอนต่อไปอี

 

ExpectationMaximization.png

 

การจำลองเครือข่ายประสาทกลับมาเผยแพร่

เป็นการจำลองโครงข่ายประสาทกลับเผยแพร่ง่าย


pic4.png

pic5.png

 

 

แดชบอร์ด GN - มือปัญญาประดิษฐ์

 

แดชบอร์ด GA เป็นปัญญาประดิษฐ์เครื่องมือสำหรับการใช้เครือข่ายประสาทเทียมและอัลกอริทึมทางพันธุกรรมในรางวัลสร้างโมเดล ทำนาย ปรับให้เหมาะสม และรูปแบบ กับ GN แดชบอร์ด คุณสามารถแก้ปัญหาต่าง ๆ ทางวิศวกรรมจากคลาสสิกถดถอยและการประมาณเชิงเส้นโปรแกรมการเดินทางและสถานปัญหาและปัญหาอื่น ๆ เรียนรู้โดยใช้เครื่อง แดชบอร์ด GN ใช้ข้อมูลวิจัยหรือทดลองมาตรการเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับปัญหา โดยการให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ แบบจำลองวิเคราะห์ซึ่งสามารถอธิบาย หรือทำนายสถานะของปัญหา เป็นผลลัพธ์ของกระบวนการเรียนรู้ หรือสามารถจดจำรูปแบบ แดชบอร์ด GN เป็นมากใช้งานง่าย แม้ว่าคุณมีความรู้ลึกของ GA, GP หรือแอน คุณสามารถใช้วิธีการเหล่านั้นในการหาวิธีแก้ไขปัญหาได้ สามารถใช้เครื่องมือในกระบวนการวิศวกรรม ซึ่งจะอธิบายไว้แยกกันข้อมูล เช่นในการศึกษาระหว่างการสอนนักเรียนเกี่ยวกับวิธีวิวัฒนาการ GP และ GA เช่นเป็นเครื่องจักรส่วนใหญ่ประดิษฐ์ประสาทเครือข่ายการเรียนรู้ส่วนใหญ่เป็น ชนิดใด

 

 

สามารถอธิบายกระบวนการทั่วไปของแบบจำลองกับแดชบอร์ด GN ในขั้นตอนที่ 5

  1. เลือกชนิด Solver: ขั้นตอนแรกเป็นการเลือกประเภทของโปรแกรมที่แก้ปัญหา โปรแกรมแก้ปัญหาที่จะต้องขึ้นอยู่กับความตั้งใจของคุณสิ่งที่คุณต้องการทำ ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการทำแบบจำลองสำหรับประเมินการทดลองมีหลายตัวเลือกซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลการทดลองและวิธีการคุณต้องการใช้ ในแดชบอร์ด GN คุณสามารถใช้โปรแกรมทางพันธุกรรมหรือตาข่ายประสาทสำหรับข้อมูลทดลองสร้างแบบจำลองและการทำนาย แต่นี้ไม่เคร่งครัดต่างหากที่อาจปรากฏบนแผนผังลำดับงานด้านล่าง ที่หมายความ ว่า คุณสามารถผู้ใช้เครือข่ายประสาทสำหรับการคาดเดา แต่ขั้นตอนวิธีการฝึกอบรมสามารถตามพันธุกรรมขั้นตอนวิธีหรืออัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพฝูงอนุภาคหรือกลับไปเผยแพร่
  2. โหลดข้อมูลทดลอง: แดชบอร์ด GN ใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการนำเข้าข้อมูลของคุณทดลองโดยไม่คำนึงถึงชนิดของข้อมูล คุณสามารถนำเข้าข้อมูลตัวเลข ไบนารี หรือประเภท แดชบอร์ด GN อัตโนมัติสามารถกำหนดคลาส หรือรูปแบบข้อมูลตัวเลข ด้วยน้ำหรือด้วยเครื่องหมายจุลภาคคั่นค่าทศนิยม
  3. ตั้งค่าพารามิเตอร์การเรียนรู้ หลังจากข้อมูลถูกโหลด และเตรียมไว้เรียบร้อยแล้ว คุณต้องตั้งค่าพารามิเตอร์สำหรับวิธีการที่เลือก แดชบอร์ด GN ให้พารามิเตอร์ต่าง ๆ สำหรับแต่ละวิธี ดังนั้นคุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ที่สามารถแสดง และสร้างแบบจำลองผลสุด
  4. ค้นหาโซลูชัน: แดชบอร์ด GN ให้แสดงภาพประกอบเพลงของโซลูชันการค้นหาเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบเห็นว่าแดชบอร์ด GN พบโซลูชันดีขึ้นเป็นการเพิ่มจำนวนการเกิดซ้ำ ถ้าคุณให้ข้อมูลสำหรับการทดสอบแบบจำลองคำนวณ คุณสามารถดูการจำลองของการคาดการณ์
  5. บันทึก และส่งออกผลลัพธ์: แดชบอร์ด GN ให้ตัวเลือกคุณสามารถเลือกในขณะที่การส่งออกโซลูชันของคุณ คุณสามารถส่งออกโซลูชันของคุณ ใน Excel หรือไฟล์ข้อความ รวม ทั้ง ในภาษาเขียนโปรแกรม Wolfram Mathematica หรือ R

 

สามารถจะมองเห็น ทำงานในแดชบอร์ด GN ตามขั้นตอนเดียวโดยไม่คำนึงถึงชนิดของปัญหา นั่นหมายความว่า คุณมีชุดเดียวตอนเมื่อสร้างแบบจำลอง ด้วยโปรแกรมทางพันธุกรรมหรือเครือข่ายประสาท ในความเป็นจริงแดชบอร์ด GN ประกอบด้วยกล่องโต้ตอบการป้อนข้อมูลชุดเดียวกัน เมื่อคุณพยายามที่จะแก้ปัญหาขาย Traveling อัลกอริทึมทางพันธุกรรม หรือการแก้ปัญหาการรู้จำลายมือ โดยใช้เครือข่ายประสาท Backpropagation อัลกอริทึมการเรียนรู้ทั้งหมดในแดชบอร์ด GN UI เดียวกันที่ใช้ร่วมกัน

 

นอกจากพารามิเตอร์เฉพาะการเรียนรู้อัลกอริทึม แดชบอร์ด GN ช่วยให้ชุดของพารามิเตอร์ที่ควบคุมแบบของวิธีการเกิดซ้ำจะสิ้นสุดลงเช่นเป็นอย่างไรควรดำเนินการกระบวนการเกิดซ้ำ โดยใช้ตัวประมวลผล multicore parallelization ระหว่างปัญหาค้นหาระเบียนแดชบอร์ด GN ประวัติ เพื่อให้คุณสามารถเห็นเมื่อพบทางออกที่ดีที่สุด ผ่านจำนวนเวลาตั้งแต่เริ่มต้นกระบวนการเกิดซ้ำครั้งสุดท้าย หรือเวลาจะยัง เสร็จสิ้นการทำงานอยู่ในกระบวนการเกิดซ้ำ

เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่า GP เป็นวิธีที่ต้องใช้เวลาประมวลผล แดชบอร์ด GN ทาง parallelization ซึ่งความเร็วในการค้นหา การเปิด หรือปิดใช้งานการประมวลผล parallelization เป็นเพียงคลิกปุ่ม

 

 

ผู้ทายผลสุทธิทางการเงิน

เงินสุทธิ Predictor เป็นโปรแกรมตัวอย่าง โดยมีเป้าหมายเพื่อให้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ Statistical และคณิตศาสตร์ขั้นสูงสำหรับนักลงทุนสมัครเล่น และมีความซับซ้อน เงินสุทธิ Predictor ได้แพลตฟอร์ม algorithmic ค้าสมบูรณ์กับไลบรารี AI และเชิงปริมาณทางการเงินที่ครอบคลุม แพลตฟอร์มจะยังนำเสนอประสิทธิภาพสูง
จำนวนประตูเป็นเครื่องมือที่ใช้งบการเงิน งบกำไรขาดทุน งบดุล และงบกระแสเงินสด และสร้างคำนามภาษารูปแบบที่มีประสิทธิภาพบนพื้นฐานของข้อมูลที่ จากนั้น ก็ใช้คำนามในภาษาเพื่อทำนายผล

screenshot1.JPG.screenshot2.jpg

ตัวอย่างการใช้รายไตรมาส หรืองบการเงินประจำปีของใหญ่ฝาจะทำนายประสิทธิภาพของสต็อก เศษหนึ่งส่วนสี่ หรือหนึ่งปีข้างหน้า และไม่ว่า ใช้เพอร์เซปตรอนแบบสองชั้น

Porfolio ประกอบหุ้นสามที่ระบุเป็นน้ำหนักเกิน โดยผู้ทายผลในเดือนมีนาคม 31 เท่านั้นจะมีประสิทธิภาพที่ดีมากกว่า SP500 แผนภูมิต่อไปนี้แสดงกำไรสัมพัทธ์ จำนวนประตูเต้น SP500 มากกว่า 5 จุด

performance.jpg

 

 

พันธมิตรของเรา

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

ติดต่อเรา

จดหมายข่าว

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us