न्यूरोसॉल्यूशंस: Difference between revisions
No edit summary |
No edit summary |
||
| Line 5: | Line 5: | ||
}} | }} | ||
{{Infobox software | {{Infobox software | ||
| name = | | name = न्यूरोसॉल्यूशंस | ||
| screenshot = | | screenshot = | ||
| screenshot size = | | screenshot size = | ||
| caption = SVM Network in | | caption = SVM Network in न्यूरोसॉल्यूशंस | ||
| developer = [[ | | developer = [[न्यूरोडायमेंशन]] | ||
| ver layout = simple | | ver layout = simple | ||
| operating_system = [[ | | operating_system = [[माइक्रोसॉफ़्ट विंडोज़]] | ||
| genre = [[ | | genre = [[न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर]] | ||
| license = [[ | | license = [[ईयूएलए]]], एजुकेशनल डिस्काउंट | ||
| website = [http://www.neurosolutions.com NeuroSolutions homepage] | | website = [http://www.neurosolutions.com NeuroSolutions homepage] | ||
}} | }} | ||
| Line 44: | Line 44: | ||
* [[ समर्थन वेक्टर यंत्र ]] (एसवीएम) | * [[ समर्थन वेक्टर यंत्र ]] (एसवीएम) | ||
एक बार तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का चयन हो | एक बार जब तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का चयन हो जाता है, तो उपयोगकर्ता छिपी हुई परतों की संख्या, प्रसंस्करण तत्वों की संख्या और सीखने के एल्गोरिदम जैसे मापदंडों को अनुकूलित कर सकता है। सेटिंग्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम का भी उपयोग किया जा सकता है।{{citation needed|date=November 2023}} | ||
=== तंत्रिका विशेषज्ञ === | === तंत्रिका विशेषज्ञ === | ||
तंत्रिका विशेषज्ञ डिज़ाइन विशिष्टताओं को उस समस्या के प्रकार के आसपास केंद्रित करता है जिसे उपयोगकर्ता तंत्रिका नेटवर्क से हल करना चाहता है ( | तंत्रिका विशेषज्ञ डिज़ाइन विशिष्टताओं को उस समस्या के प्रकार के आसपास केंद्रित करता है जिसे उपयोगकर्ता तंत्रिका नेटवर्क से हल करना चाहता है (वर्गीकरण, [[भविष्यवाणी]], कार्य सन्निकटन या [[क्लस्टर विश्लेषण|क्लस्टरिंग]])। इस समस्या के प्रकार और उपयोगकर्ता के डेटा सेट के आकार को देखते हुए, न्यूरल विशेषज्ञ स्वचालित रूप से तंत्रिका नेटवर्क आकार और आर्किटेक्चर का चयन करता है जो संभवतः एक अच्छा समाधान उत्पन्न करेगा। एक वैकल्पिक शुरुआती सेटिंग भी है जो क्रॉस सत्यापन और आनुवंशिक अनुकूलन जैसे कुछ अधिक उन्नत ऑपरेशनों को छिपाती है। | ||
=== उपयोगकर्ता-परिभाषित तंत्रिका नेटवर्क === | === उपयोगकर्ता-परिभाषित तंत्रिका नेटवर्क === | ||
न्यूरोसोल्यूशंस इस अवधारणा पर आधारित है कि तंत्रिका नेटवर्क को तंत्रिका घटकों के | न्यूरोसोल्यूशंस इस अवधारणा पर आधारित है कि तंत्रिका नेटवर्क को तंत्रिका घटकों के एक बुनियादी सेट में तोड़ा जा सकता है। व्यक्तिगत रूप से ये घटक अपेक्षाकृत सरल हैं, लेकिन एक साथ जुड़े कई घटकों के परिणामस्वरूप ऐसे नेटवर्क बन सकते हैं जो बहुत जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम हैं। नेटवर्क निर्माण विज़ार्ड उपयोगकर्ता के विनिर्देशों के आधार पर इन घटकों को जोड़ेंगे। हालाँकि, एक बार नेटवर्क बन जाने पर इंटरकनेक्शन को मनमाने ढंग से बदला जा सकता है और घटकों को जोड़ा या हटाया जा सकता है। न्यूरोसोल्यूशन आपको [[डायनामिक-लिंक लाइब्रेरी|डायनामिक-लिंक लाइब्रेरीज़]] (डीएलएल) के माध्यम से अपने स्वयं के एल्गोरिदम को एकीकृत करने की भी अनुमति देगा। प्रत्येक न्यूरोसोल्यूशंस घटक [[सी (प्रोग्रामिंग भाषा)|सी]] में एक साधारण प्रोटोकॉल के अनुरूप एक फ़ंक्शन लागू करता है। एक नया घटक जोड़ने के लिए, आप बेस घटक के लिए टेम्पलेट फ़ंक्शन को संशोधित कर सकते हैं और फिर कोड को डीएलएल में संकलित कर सकते हैं। | ||
== तंत्रिका नेटवर्क परिनियोजन == | == तंत्रिका नेटवर्क परिनियोजन == | ||
न्यूरोडायमेंशन, इंक. अनुप्रयोगों के लिए | न्यूरोडायमेंशन, इंक. अनुप्रयोगों के लिए कस्टम न्यूरल नेटवर्क समाधान तैनात करने के लिए न्यूरोसोल्यूशंस को तीन तरीके प्रदान करता है: कोड जनरेशन, डीएलएल जेनरेशन और ओएलई जेनरेशन। | ||
=== कोड जनरेशन === | === कोड जनरेशन === | ||
न्यूरोसॉल्यूशंस अपने ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के भीतर डिजाइन किए गए तंत्रिका नेटवर्क के लिए स्वचालित रूप से [[C++]] स्रोत कोड उत्पन्न कर सकता है। यह विशेष एप्लिकेशन के लिए तंत्रिका नेटवर्क कोड को अनुकूलित करने की लचीलापन प्रदान करता है। चूंकि जेनरेट किया गया कोड [[एएनएसआई]]-संगत है, उपयोगकर्ता तंत्रिका नेटवर्क समाधान को [[यूनिक्स]] जैसे अन्य प्लेटफार्मों पर तैनात कर सकता है। | |||
=== डीएलएल पीढ़ी === | === डीएलएल पीढ़ी === | ||
कस्टम सॉल्यूशन विज़ार्ड एक वैकल्पिक ऐड-ऑन उत्पाद है जो न्यूरोसोल्यूशंस के भीतर डिज़ाइन किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क को लेगा और इसे एक [[गतिशील लिंक लाइब्रेरी]] ( | कस्टम सॉल्यूशन विज़ार्ड एक वैकल्पिक ऐड-ऑन उत्पाद है जो न्यूरोसोल्यूशंस के भीतर डिज़ाइन किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क को लेगा और इसे एक [[गतिशील लिंक लाइब्रेरी|डायनेमिक लिंक लाइब्रेरी]] (डीएलएल) में इनकैप्सुलेट करेगा जो एक सरल प्रोटोकॉल के अनुरूप है। डीएलएल को उन्नत [[कंप्यूटर प्रोग्रामिंग|प्रोग्रामिंग]] कौशल की आवश्यकता के बिना, उपयोगकर्ता के स्वयं के सी++, [[ मूल दृश्य |विजुअल बेसिक]], माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस या [[इंटरनेट]] ([[ सक्रिय सर्वर पेज |एएसपी]]) एप्लिकेशन में एम्बेड किया जा सकता है। | ||
=== ओएलई [[स्वचालन]] === | === ओएलई [[स्वचालन]] === | ||
यह तकनीक किसी भी बाहरी एप्लिकेशन से | यह तकनीक किसी भी बाहरी एप्लिकेशन से न्यूरोसॉल्यूशंस को प्रोग्रामेटिक रूप से नियंत्रित करने की क्षमता प्रदान करती है जो ऑटोमेशन का समर्थन करती है, जैसे कि माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस और विजुअल बेसिक या [[ विज़ुअल सी++ |विज़ुअल सी++]] के साथ विकसित एप्लिकेशन। सरलतम मामले में, एप्लिकेशन डेवलपर न्यूरोसोल्यूशंस को प्रोसेस करने के लिए डेटा भेज सकता है, उसे प्रोसेसिंग शुरू करने के लिए कह सकता है, और फिर परिणामों को एप्लिकेशन में वापस ला सकता है। हालाँकि, अपने व्यापक प्रोटोकॉल के साथ, न्यूरोसोल्यूशन अधिक जटिल कार्य भी कर सकता है। | ||
== यह भी देखें == | == यह भी देखें == | ||
Revision as of 14:40, 14 December 2023
 | This article has multiple issues. Please help improve it or discuss these issues on the talk page. (Learn how and when to remove these template messages)
(Learn how and when to remove this template message)Template:Ad
|
| Developer(s) | न्यूरोडायमेंशन |
|---|---|
| Operating system | माइक्रोसॉफ़्ट विंडोज़ |
| Type | न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर |
| License | ईयूएलए], एजुकेशनल डिस्काउंट |
| Website | NeuroSolutions homepage |
न्यूरोसॉल्यूशंस न्यूरोडायमेंशन द्वारा विकसित एक तंत्रिका नेटवर्क विकास वातावरण है। यह एक मॉड्यूलर, आइकन-आधारित (घटक-आधारित) नेटवर्क डिज़ाइन इंटरफ़ेस को उन्नत शिक्षण प्रक्रियाओं के कार्यान्वयन के साथ जोड़ता है, जैसे कि संयुग्म ग्रेडिएंट्स, लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड एल्गोरिदम, और समय के माध्यम से बैकप्रॉपैगेशन।[citation needed] सॉफ़्टवेयर का उपयोग डेटा माइनिंग, वर्गीकरण, फ़ंक्शन सन्निकटन, बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन और समय-श्रृंखला भविष्यवाणी जैसे विभिन्न प्रकार के कार्यों को करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क (पर्यवेक्षित शिक्षण और अनुपयोगी शिक्षण) मॉडल को डिज़ाइन, प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए किया जाता है।[citation needed]
तंत्रिका नेटवर्क निर्माण जादूगर
न्यूरोसोल्यूशन स्वचालित रूप से तंत्रिका नेटवर्क मॉडल बनाने के लिए तीन अलग-अलग विज़ार्ड प्रदान करता है:
डेटा प्रबंधक
डेटा मैनेजर मॉड्यूल उपयोगकर्ता को माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल या टेक्स्ट फ़ाइलों से डेटा आयात करने और विभिन्न प्रीप्रोसेसिंग और डेटा विश्लेषण संचालन करने की अनुमति देता है। डेटा प्रबंधक से, उपयोगकर्ता डेटा को सीधे न्यूरोसोल्यूशंस ब्रेडबोर्ड में लोड कर सकता है या एक नया न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए डेटा का उपयोग कर सकता है।[citation needed]
न्यूरलबिल्डर
न्यूरलबिल्डर डिज़ाइन विशिष्टताओं को उस विशिष्ट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर पर केंद्रित करता है जिसे उपयोगकर्ता बनाना चाहता है। कुछ सबसे आम आर्किटेक्चर में शामिल हैं:
- मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी)
- सामान्यीकृत फीडफॉरवर्ड
- मॉड्यूलर (प्रोग्रामिंग)
- जॉर्डन/एलमैन
- प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए)
- रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क (आरबीएफ)
- सामान्य प्रतिगमन तंत्रिका नेटवर्क (जीआरएनएन)
- संभाव्य तंत्रिका नेटवर्क (पीएनएन)
- स्व-व्यवस्थित मानचित्र (एसओएम)
- समय विलंब तंत्रिका नेटवर्क | समय-अंतराल आवर्तक नेटवर्क (टीएलआरएन)
- आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क
- CANFIS नेटवर्क (फजी लॉजिक)
- समर्थन वेक्टर यंत्र (एसवीएम)
एक बार जब तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का चयन हो जाता है, तो उपयोगकर्ता छिपी हुई परतों की संख्या, प्रसंस्करण तत्वों की संख्या और सीखने के एल्गोरिदम जैसे मापदंडों को अनुकूलित कर सकता है। सेटिंग्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम का भी उपयोग किया जा सकता है।[citation needed]
तंत्रिका विशेषज्ञ
तंत्रिका विशेषज्ञ डिज़ाइन विशिष्टताओं को उस समस्या के प्रकार के आसपास केंद्रित करता है जिसे उपयोगकर्ता तंत्रिका नेटवर्क से हल करना चाहता है (वर्गीकरण, भविष्यवाणी, कार्य सन्निकटन या क्लस्टरिंग)। इस समस्या के प्रकार और उपयोगकर्ता के डेटा सेट के आकार को देखते हुए, न्यूरल विशेषज्ञ स्वचालित रूप से तंत्रिका नेटवर्क आकार और आर्किटेक्चर का चयन करता है जो संभवतः एक अच्छा समाधान उत्पन्न करेगा। एक वैकल्पिक शुरुआती सेटिंग भी है जो क्रॉस सत्यापन और आनुवंशिक अनुकूलन जैसे कुछ अधिक उन्नत ऑपरेशनों को छिपाती है।
उपयोगकर्ता-परिभाषित तंत्रिका नेटवर्क
न्यूरोसोल्यूशंस इस अवधारणा पर आधारित है कि तंत्रिका नेटवर्क को तंत्रिका घटकों के एक बुनियादी सेट में तोड़ा जा सकता है। व्यक्तिगत रूप से ये घटक अपेक्षाकृत सरल हैं, लेकिन एक साथ जुड़े कई घटकों के परिणामस्वरूप ऐसे नेटवर्क बन सकते हैं जो बहुत जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम हैं। नेटवर्क निर्माण विज़ार्ड उपयोगकर्ता के विनिर्देशों के आधार पर इन घटकों को जोड़ेंगे। हालाँकि, एक बार नेटवर्क बन जाने पर इंटरकनेक्शन को मनमाने ढंग से बदला जा सकता है और घटकों को जोड़ा या हटाया जा सकता है। न्यूरोसोल्यूशन आपको डायनामिक-लिंक लाइब्रेरीज़ (डीएलएल) के माध्यम से अपने स्वयं के एल्गोरिदम को एकीकृत करने की भी अनुमति देगा। प्रत्येक न्यूरोसोल्यूशंस घटक सी में एक साधारण प्रोटोकॉल के अनुरूप एक फ़ंक्शन लागू करता है। एक नया घटक जोड़ने के लिए, आप बेस घटक के लिए टेम्पलेट फ़ंक्शन को संशोधित कर सकते हैं और फिर कोड को डीएलएल में संकलित कर सकते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क परिनियोजन
न्यूरोडायमेंशन, इंक. अनुप्रयोगों के लिए कस्टम न्यूरल नेटवर्क समाधान तैनात करने के लिए न्यूरोसोल्यूशंस को तीन तरीके प्रदान करता है: कोड जनरेशन, डीएलएल जेनरेशन और ओएलई जेनरेशन।
कोड जनरेशन
न्यूरोसॉल्यूशंस अपने ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के भीतर डिजाइन किए गए तंत्रिका नेटवर्क के लिए स्वचालित रूप से C++ स्रोत कोड उत्पन्न कर सकता है। यह विशेष एप्लिकेशन के लिए तंत्रिका नेटवर्क कोड को अनुकूलित करने की लचीलापन प्रदान करता है। चूंकि जेनरेट किया गया कोड एएनएसआई-संगत है, उपयोगकर्ता तंत्रिका नेटवर्क समाधान को यूनिक्स जैसे अन्य प्लेटफार्मों पर तैनात कर सकता है।
डीएलएल पीढ़ी
कस्टम सॉल्यूशन विज़ार्ड एक वैकल्पिक ऐड-ऑन उत्पाद है जो न्यूरोसोल्यूशंस के भीतर डिज़ाइन किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क को लेगा और इसे एक डायनेमिक लिंक लाइब्रेरी (डीएलएल) में इनकैप्सुलेट करेगा जो एक सरल प्रोटोकॉल के अनुरूप है। डीएलएल को उन्नत प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता के बिना, उपयोगकर्ता के स्वयं के सी++, विजुअल बेसिक, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस या इंटरनेट (एएसपी) एप्लिकेशन में एम्बेड किया जा सकता है।
ओएलई स्वचालन
यह तकनीक किसी भी बाहरी एप्लिकेशन से न्यूरोसॉल्यूशंस को प्रोग्रामेटिक रूप से नियंत्रित करने की क्षमता प्रदान करती है जो ऑटोमेशन का समर्थन करती है, जैसे कि माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस और विजुअल बेसिक या विज़ुअल सी++ के साथ विकसित एप्लिकेशन। सरलतम मामले में, एप्लिकेशन डेवलपर न्यूरोसोल्यूशंस को प्रोसेस करने के लिए डेटा भेज सकता है, उसे प्रोसेसिंग शुरू करने के लिए कह सकता है, और फिर परिणामों को एप्लिकेशन में वापस ला सकता है। हालाँकि, अपने व्यापक प्रोटोकॉल के साथ, न्यूरोसोल्यूशन अधिक जटिल कार्य भी कर सकता है।
यह भी देखें
- कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क
- यंत्र अधिगम
- तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर
- न्यूरोडायमेंशन
श्रेणी:तंत्रिका नेटवर्क सॉफ़्टवेयर
