Пелтарионский синапс

Синапс
	Режим разработки в Synapse
Разработчик(и)	Пелтарион
Операционная система	Microsoft Windows
Тип	Программное обеспечение для нейронных сетей
Лицензия	Лицензионное соглашение
Веб-сайт	Домашняя страница Синапса

Synapse — компонентная среда разработки нейронных сетей и адаптивных систем . созданный Peltarion Synapse, , позволяет осуществлять интеллектуальный анализ данных , статистический анализ , визуализацию , предварительную обработку , проектирование и обучение нейронных сетей и адаптивных систем, а также развертывание их . Он использует плагинов, на основе архитектуру что делает его общей платформой для обработки сигналов . Первая версия продукта была выпущена в мае 2006 года.

Платформа

Благодаря конструкции, основанной на подключаемых модулях, использование Synapse может быть очень универсальным. 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]

Функции

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 , а поддерживает итеративный подход, при котором пользователь может свободно перемещаться между этапами. Synapse имеет четыре различных режима работы, которые составляют цикл разработки.

Предварительная обработка

Режим предварительной обработки предназначен для интеллектуального анализа и подготовки данных. В этом режиме пользователь может импортировать, визуализировать, исследовать и преобразовывать данные различными способами. Данные импортируются с помощью 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, а к данным можно применять фильтры. Компоненты фильтра фильтров варьируются от простой перестановки данных до более совершенных БПФ и удаления выбросов.

Визуализаторы включают в себя множество графиков и сеток, которые можно соединять между собой и разветвлять для выполнения сложных задач интеллектуального анализа данных.

Дизайн

В режиме разработки компоненты связываются для построения топологии . Связанные компоненты обеспечивают поток сигналов, создавая трубчатый фильтр. Когда сигнал устанавливается на компонент, он каким-то образом фильтрует сигнал, и отфильтрованный сигнал затем может быть передан по конвейеру следующему компоненту в связанной цепочке компонентов, которые формируют топологию. Компоненты могут быть статическими или адаптивными. Помимо обычных фильтров, они могут быть источниками или приемниками (например, графики или регистраторы данных). Стандартное распределение синапса включает в себя множество компонентов: от простых компонентов нейронной сети, таких как весовые слои и функциональные уровни, до целых нейронных сетей, таких как самоорганизующиеся карты , и более сложных статических элементов, таких как, например, компонент нечеткой логики . Система управления выбирается и настраивается также в режиме проектирования.

Обучение

Режим обучения используется для обучения (адаптации) системы или, в более общем смысле, для запуска системы управления, регулирующей поток информации. Визуально он похож на режим разработки и отображает те же компоненты. Поскольку компоненты поддерживают контекстно-зависимые дисплеи, при обучении они могут иметь различный внешний вид. Помимо запуска системы управления, режим обучения позволяет выполнять оптимизаторы высокого уровня, такие как генетические алгоритмы , оптимизация роя частиц и имитация отжига . В этом режиме также возможно дистанционное выполнение и обучение.

Постобработка

Режим постобработки предназначен для анализа обученной системы и подготовки такой системы к конечному использованию. Производительность системы можно проверить с помощью статистического анализа, можно проанализировать чувствительность отношений ввода-вывода системы ( анализ чувствительности ) и сформировать отчеты.

Одним из наиболее важных компонентов постобработки является компонент развертывания.

Развертывание

Компонент развертывания позволяет экспортировать систему, созданную в Synapse, в один компонент .NET . Система в среде разработки масштабируется так, чтобы содержать только минимально необходимые для исполнения требования, а затем компилируется в сборку . Эту сборку затем можно использовать в любом приложении .NET Framework или .NET Compact Framework . Последний позволяет развертывание на встроенных устройствах .

Пример кода на C# :

DeployedNeuralNet net = new DeployedNeuralNet(); // Create nn object
Matrix input = someSensor.GetData(); // Get data from some sensor
net.Input_Sensor = input;  // Set inputs to the nn
net.Run(); // Run the nn control system
someMotor.Power = net.Output_Port0; // Set the power of some motor to the output of the nn

См. также

Внешние ссылки

Пелтарион