• NeurophStudio是一个复杂的基于Java的申请窗口，便于以一种专业的工作环境对创建、设计和出口的神经网络的体系结构。 它挤满了来自一些强大的选项，应当可以直观的推测。

    所以，你可以开始一个新项目，通过指明的名称和位置的磁盘上，然后你可以填充如许多文件你想要的。 这些属于在许多类别，诸如Neuroph、许可证、客户方面，哇，摇摆GUI的形式，定时器的事件驱动方式的目的、单元测试和用户配置的性质。

    例如，当谈到Neuroph，可以附加于该项目的神经网络、数据集、采样数据集，像识别，脑波识别，文本承认，手写的字符识别或股票的预测。

    显然，每个文件的种类型都有其自己的配置设置。 例如，可以指定的神经网络的姓名和选择类型之间的空洞的神经网络的女孩让她的样子,感知、多层感知的，型，BAM，Kohonen，监督或监督赫布的，Maxnet，有竞争力的网络，斐储银行,龄、Outstar，或NoProp的。

    调色板提供的右侧的主要应用程序的窗口，它包含范围广泛的项目，可以插入该项目。 这些包括连接(直接或完全连接)、输入功能(例如，或者差异，方的总和)，分层(例如竞争、自定义)，学习的规则(例如普遍赫布，乙状结肠三角洲)，神经元(例如偏见、推迟、阈值)，并传送功能(例如高斯、直线、罪步骤)。

    该项目的可以保存的文件和恢复以及出口到一个ZIP archive。 你可以撤消和恢复你的动作，看IDE记录的详细信息，进入全屏幕模式，检查和验证的文件，产生一种脑电波图上，等等。

    我们还没有遇到任何的稳定性问题在我们的测试中，这要归功于一个事实，即NeurophStudio不挂，崩溃或弹出错误的信息。 它有一个良好的响应时间和影响最小的系统资源，使用低CPU和RAM。

    考虑到其慷慨的选项清单和配置设置，NeurophStudio应满足的要求的大多数用户在寻找一个可靠的应用程序设计神经网络的体系结构。

  • NeurophStudio एक जटिल जावा आधारित आवेदन के लिए विंडोज की सुविधा है कि एक पेशेवर काम के माहौल बनाने के लिए, डिजाइन और निर्यात तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर. यह के साथ पैक आता है कुछ शक्तिशाली विकल्प है कि सहज ज्ञान युक्त होना चाहिए बाहर आंकड़ा करने के लिए है ।

    तो, आप शुरू कर सकते हैं एक नई परियोजना का संकेत द्वारा एक नाम और स्थान डिस्क पर, के बाद जो आप कर सकते हैं के साथ इसे आबाद के रूप में कई फ़ाइलों के रूप में आप चाहते हैं. इन संबंधित कई श्रेणियों में, इस तरह के रूप में Neuroph, लाइसेंस, ग्राहक पक्ष, जावा, स्विंग जीयूआई रूपों, JavaBeans वस्तुओं, इकाई परीक्षण, और उपयोगकर्ता विन्यास गुण है ।

    उदाहरण के लिए, जब यह आता है करने के लिए Neuroph, आप संलग्न कर सकते हैं परियोजना के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क, डेटा सेट, नमूना डेटा सेट, छवि मान्यता, मस्तिष्क की लहर मान्यता, पाठ मान्यता, हाथ से लिखा चरित्र मान्यता, या शेयर की भविष्यवाणी.

    जाहिर है, प्रत्येक फ़ाइल प्रकार के साथ आता है अपने स्वयं के विन्यास सेट. उदाहरण के लिए, आप निर्दिष्ट कर सकते हैं, तंत्रिका नेटवर्क नाम का चयन करें और प्रकार के बीच खाली तंत्रिका नेटवर्क, Adaline, Perceptron, बहु-परत Perceptron, Hopfield, बेम, Kohonen, की देखरेख या unsupervised Hebbian, Maxnet, प्रतिस्पर्धी नेटवर्क, RBF, Instar, Outstar, या NoProp.

    एक पैलेट में उपलब्ध है के सही पक्ष पर मुख्य आवेदन खिड़की, और यह की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है कि आइटम में डाला जा सकता परियोजना. इन में शामिल हैं कनेक्शन (प्रत्यक्ष या पूर्ण कनेक्टिविटी), इनपुट कार्यों (उदाहरण के लिए और, या, अंतर है, चुकता राशि), परतों (उदाहरण के लिए, प्रतिस्पर्धी कस्टम), सीखने के नियमों (जैसे सामान्यीकृत Hebbian, अवग्रह डेल्टा), न्यूरॉन्स (उदाहरण के लिए पूर्वाग्रह, देरी, सीमा), और हस्तांतरण कार्यों (उदाहरण के लिए गाऊसी, रैखिक, पाप, कदम).

    इस परियोजना को बचाया जा सकता है, फाइल करने के लिए और बाद में फिर से शुरू के रूप में अच्छी तरह के रूप में निर्यात करने के लिए एक ज़िप संग्रह है । आप कर सकते हैं पूर्ववत और फिर से करना, अपने कार्यों को देखने आईडीई लॉग विवरण, पूर्ण स्क्रीन मोड में प्रवेश की जाँच करें और मान्य फ़ाइल उत्पन्न, एक मस्तिष्क तरंग चार्ट, और इतने पर ।

    हम नहीं किया है, भर में आ गए किसी भी स्थिरता के मुद्दों हमारे परीक्षणों में, धन्यवाद करने के लिए तथ्य यह है कि NeurophStudio लटका नहीं था, दुर्घटना या पॉप अप त्रुटि संदेश । यह एक अच्छी प्रतिक्रिया समय और कम से कम प्रभाव पर सिस्टम संसाधनों का उपयोग, कम CPU और राम ।

    ध्यान में लेने के अपने उदार विकल्पों की सूची और विन्यास सेटिंग्स, NeurophStudio आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए के अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए विश्वसनीय एप्लिकेशन को डिजाइन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर.

  • NeurophStudio is a complex Java-based application for Windows that facilitates a professional-looking working environment for creating, designing and exporting neural network architectures. It comes packed with some powerful options that should be intuitive to figure out.

    So, you can begin a new project by indicating a name and location on the disk, after which you can populate it with as many files as you want. These belong in many categories, such as Neuroph, licenses, client side, Java, Swing GUI forms, JavaBeans objects, unit tests, and user configuration properties.

    For example, when it comes to Neuroph, you can attach to the project a neural network, data set, sample data set, image recognition, brain wave recognition, text recognition, hand written character recognition, or stock prediction.

    Evidently, each file type comes with its own configuration set. For instance, you can specify the neural network name and select the type between empty neural network, Adaline, Perceptron, multi-layer Perceptron, Hopfield, BAM, Kohonen, supervised or unsupervised Hebbian, Maxnet, competitive network, RBF, Instar, Outstar, or NoProp.

    A palette is available on the right side of the main application window, and it contains a wide range of items that can be inserted into the project. These include connections (direct or full connectivity), input functions (e.g. and, or, difference, squared sum), layers (e.g. competitive, custom), learning rules (e.g. generalized Hebbian, Sigmoid Delta), neurons (e.g. bias, delayed, threshold), and transfer functions (e.g. Gaussian, linear, sin, step).

    The project can be saved to file and resumed later as well as exported to a ZIP archive. You can undo and redo your actions, view IDE log details, enter full screen mode, check and validate the file, generate a brain wave chart, and so on.

    We have not come across any stability issues in our tests, thanks to the fact that NeurophStudio did not hang, crash or pop up error messages. It has a good response time and minimal impact on system resources, using low CPU and RAM.

    Taking into consideration its generous list of options and configuration settings, NeurophStudio should meet the requirements of most users looking for a reliable app to design neural network architectures.