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ıllı Software de redes neuronales wiki: info, historia y vídeos


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salud  Software de redes neuronales 


Los simuladores de redes neuronales son aplicaciones que se usan para simular el comportamiento de las redes neuronales artificiales o bien biológicas. Se centran en uno o bien un número limitado de tipos concretos de redes neuronales. Están construidos generalmente a fin de que trabajen de forma independiente y no están destinados para generar redes neuronales generales que se puedan integrar en otros programas. Los simuladores acostumbran a tener incluidos algún género de función de visualización para monitorear el proceso de adiestramiento. Ciertos simuladores asimismo pueden visualizar la estructura física de la red neural.


Simuladores de investigación


Históricamente, el tipo más frecuente de software de red neuronal fue destinado a la investigación de estructuras y algoritmos de redes neuronales. El propósito primordial de esta clase de software es conseguir una mejor entendimiento del comportamiento y las propiedades de las redes neuronales por medio de la simulación. Actualmente en el estudio de las redes neuronales artificiales, los simuladores han sido extensamente sustituidos por componentes generales basados en ambientes de desarrollo, como son las plataformas de investigación.


Simuladores de redes neuronales artificiales utilizados generalmente incluyen Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS), Emergent y Neural Lab.


Sin embargo, en el estudio de las redes neuronales biológicas, el software de simulación prosigue siendo el único procedimiento libre. En semejantes simuladores se estudian las propiedades físicas, biológicas y químicas del tejido neural, como los impulsos electromagnéticos entre las neuronas.


Simuladores de redes biológicas usadas generalmente incluyen Neuron, GENESIS, NEST y Brian.




Simuladores de análisis de datos


A diferencia de los simuladores de investigación, los simuladores de análisis de datos están destinados a aplicar de forma prácticas las redes neuronales artificiales. Su enfoque primordial es en minería de datos y pronósticos. Los simuladores de análisis de datos por norma general tienen algún género de capacidad de preprocesamiento. En contraste a los ambientes de desarrollo más generales, los simuladores de análisis de datos emplean una red neuronal estática parcialmente simple con capacidad de configuración. La mayor parte de los simuladores de análisis de datos sobre el empleo de mercado utilizan redes "Backpropagation" o bien mapas auto-organizados como núcleo. El beneficio de esta clase de software es que es parcialmente simple de emplear.


Simuladores para la enseñanza de teoría de redes neuronales


Cuando los volúmenes de Parallel Distributed Processing fueron lanzados en mil novecientos ochenta y seis-ochenta y siete, dieron un software parcialmente simple. El software original PDP no requería habilidad de programación alguna, lo que llevó a su adopción por una extensa pluralidad de estudiosos en diferentes campos. El software original PDP se transformó en un bulto de software más potente llamado PDP ++, que por su parte se ha transformado en una plataforma todavía más poderosa llamada Emergent. Con cada desarrollo, el software se ha vuelto más poderoso, mas asimismo más desmoralizador para su empleo por los principiantes.


En mil novecientos noventa y siete, el software tLearn fue lanzado para acompañar un libro. Esto fue una vuelta a la idea de ofrecer un pequeño simulador simple de utilizar, desarrollado con el novato en psique. tLearn dejó redes "feed forward" básicas, así como las redes recurrentes simples, las que pueden ser entrenadas por el simple algoritmo de propagación cara atrás. tLearn no se ha actualizado desde mil novecientos noventa y nueve.


En el año dos mil once, el simulador Basic Prop fue lanzado. Basic Prop es una aplicación auto-contenida, distribuida como una plataforma neural en un fichero JAR , que da una gran parte de exactamente la misma funcionalidad simple de tLearn.


Los ambientes de desarrollo para las redes neuronales se distinguen del software descrito previamente eminentemente en 2 temas - que pueden ser usados para desarrollar tipos adaptados de redes neuronales y que apoyan el despliegue de la red neuronal fuera del ambiente. En ciertos casos tienen capacidades avanzadas de preprocesamiento, análisis y visualización.


Basado en componente


Un tipo más moderno de ambientes de desarrollo que se ve favorecidos hoy en día en el empleo industrial y científico se fundamenta en un paradigma basado en componente. La red neuronal se edifica a través de la conexión de componentes de filtrado adaptativos en una cañería de flujo de filtrado. Esto deja una mayor flexibilidad puesto que las redes adaptadas pueden ser construidas como componentes adaptados empleados por la red. Habitualmente esto deja conjuntar componentes adaptativos y no adaptativos a fin de que trabajen juntos. El flujo de datos es controlado por un sistema de control que es reemplazable de exactamente la misma forma que los algoritmos de adaptación. La otra característica esencial es la capacidad de despliegue. Con el advenimiento de los marcos de trabajo basados en componentes como .NET y Java, los ambientes de desarrollo basados en componentes son capaces del despliegue de la red neural desarrollada para estos "frameworks" como componentes heredables. Además de esto ciertos software asimismo pueden desplegar estos componentes para múltiples plataformas, como los sistemas integrados.


Entornos de desarrollo basados en componentes incluyen: Peltarion Synapse, NeuroDimension, NeuroSolutions, Scientific Software Neuro Laboratory y el software integrado LIONsolver. Ambientes basados en componentes gratis de código abierto incluyen Encog y Neuroph.


Una desventaja de los ambientes de desarrollo basados en componentes es que son más complejos que los simuladores. Requieren más aprendizaje para usarlos en su totalidad y son más difíciles de desarrollar.


Las implementaciones de la mayor parte de las redes neuronales libres son , no obstante, implementaciones adaptadas en múltiples lenguajes de programación y en diferentes plataformas.Tipos básicos de redes neuronales son simples de incorporar de forma directa. Asimismo existen muchas bibliotecas de programación que poseen funcionalidades de redes neuronales y que pueden ser empleadas en las implementaciones adaptadas.


A fin de que los modelos de redes neuronales puedan ser compartidos por diferentes aplicaciones, un lenguaje común es preciso. El Predictive Model Markup Language (PMML) se ha propuesto para abordar esta necesidad.


PMML es un lenguaje basado en XML que da una forma de acotar y compartir modelos de redes neuronales (y otros modelos de minería de datos) entre aplicaciones compatibles con PMML.


PMML ofrece un procedimiento independiente del distribuidor, de delimitar modelos a fin de que los inconvenientes de propiedad y las incompatibilidades ya no sean una barrera para el intercambio de modelos entre aplicaciones. Deja a los usuarios desarrollar modelos en la aplicación de un distribuidor, y emplear aplicaciones de otros distribuidores para visualizar, examinar, valorar o bien emplear estos modelos. Previamente, esto era realmente difícil, mas con PMML, el intercambio de modelos entre aplicaciones compatibles es ahora fácil.


Consumidores y Productores de PMML


Se ofrecen una gama de productos para generar y consumir PMML. Esta creciente lista incluye los próximos productos de redes neuronales:


R: genera PMML para las redes neuronales y otros modelos de aprendizaje automático a través del bulto pmml.SAS Enterprise Miner: genera PMML para múltiples modelos de minería, incluyendo redes neuronales, regresión lineal y logística, árboles de resolución,y otros modelos de minería de datos.SPSS: genera PMML para redes neuronales como otros muchos modelos de minería.STATISTICA: genera PMML para redes neuronales, modelos de minería de datos y modelos estadísticos tradicionales.


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