☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• NeuroSolutions 是一個(gè)可用于windows 平臺(tái)的高度圖形化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)工具。該軟件在業(yè)界處于領(lǐng)先位置，其將模塊化，基于圖標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)界面，先進(jìn)的學(xué)習(xí)程序和遺傳優(yōu)化進(jìn)行了結(jié)合。該款可用于研究和解決現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)工具在使用上幾乎無(wú)限制。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)漫長(zhǎng)而復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程式，NeuroSolutions旨在使新技術(shù)和高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)人員都能輕松獲取該技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析有三個(gè)基本階段：在數(shù)據(jù)上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性以及根據(jù)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)/分類。只有NeuroSolutions Excel界面中的Express Builder才能通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的步驟自動(dòng)完成所有這些操作！
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• 易于使用的Excel界面
• 借助NeuroSolutions Excel界面，您可以更輕松的快速入門解決問(wèn)題。NeuroSolutions中的Excel界面為用戶提供了易于使用且直觀的界面，可以輕松設(shè)置模擬，自動(dòng)構(gòu)建，訓(xùn)練和測(cè)試多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌⑸梢子陂喿x的結(jié)果報(bào)告，包括性能極佳的模型。
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• NeuroSolutions的主要功能
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• 輸入投影
• 通過(guò)自動(dòng)將多條信息映射至單一輸入，進(jìn)一步減小了輸入的規(guī)模
• 輸入優(yōu)化
• 通過(guò)貪婪搜索回除法和其他方法自動(dòng)決定有用的輸入
• CUDA GPU處理
• NeuroSolutions的用戶可以通過(guò)使用NeuroSolutions CUDA插件管理NVIDIA顯卡的強(qiáng)大處理能力
• 更快的處理速度
• 軟件改進(jìn)了對(duì)多核處理器的使用，優(yōu)化了可執(zhí)行編碼，這都使得訓(xùn)練時(shí)間極大的減少
• 支持向量機(jī)回歸
• 支持向量機(jī)回歸（SVM-R）
• 增強(qiáng)了隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持
• 神經(jīng)模糊
• 其神經(jīng)模糊系統(tǒng)(CANFIS)模型集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊輸入，一邊快速的解決模糊定義的問(wèn)題
• 支持向量機(jī)
• 其支持向量機(jī)（SVM）模型將輸入映射入一個(gè)大尺寸的特征空間，然后通過(guò)對(duì)與數(shù)據(jù)邊界較相近的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行隔離，以較優(yōu)化的將數(shù)據(jù)分離入其相應(yīng)的類中。這在分離那些共享著復(fù)雜的邊界的數(shù)據(jù)集尤其有效。
• Levenberg-Marquardt
• 第二序列學(xué)習(xí)算法較原動(dòng)力學(xué)習(xí)算法在速度上有了相當(dāng)大的提高，并且往往出錯(cuò)率更低
• 導(dǎo)師強(qiáng)迫/迭代預(yù)測(cè)
• 有一些時(shí)間序列問(wèn)題能通過(guò)一種被稱為導(dǎo)師強(qiáng)迫的方式進(jìn)行極佳模式化處理。為提高多部預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，這種特殊的訓(xùn)練算法將預(yù)測(cè)的輸出結(jié)果反饋入了輸入中。
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• 臨時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• NeuroSolutions是當(dāng)前少數(shù)幾種完全支持通過(guò)時(shí)間反向傳播（BPTT）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)工具之一。其與傳統(tǒng)的將靜態(tài)輸入映射入一個(gè)靜態(tài)輸出不同，BPTT可以將一系列輸入映射入一系列輸出中，這使得其可以通過(guò)提取數(shù)據(jù)每次的變化來(lái)解決臨時(shí)的問(wèn)題。
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• 用戶自定義的神經(jīng)拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)
• NeuroSolutions是基于以下內(nèi)容而應(yīng)用的，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分解為一個(gè)神經(jīng)組件的基礎(chǔ)性集合。每一個(gè)單獨(dú)的組件都是相對(duì)簡(jiǎn)單的，但是將多個(gè)組件連接起來(lái)以后，其即可組成網(wǎng)絡(luò)以解決相當(dāng)復(fù)雜的問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)組建向?qū)Э梢愿鶕?jù)用戶指定的條件為之連接相應(yīng)的組件。然而，一旦該網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建好了，用戶即可任意的改變其相互聯(lián)系或者添加入新的組件，換而言之，即幾乎可以創(chuàng)建無(wú)限的神經(jīng)模型。
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• 用戶自定義的神經(jīng)組件
• 每一個(gè)NeuroSolutions組件都應(yīng)用了一個(gè)函數(shù)以遵循一個(gè)C編寫(xiě)的簡(jiǎn)單協(xié)議。如需添加一個(gè)新的組件，用戶只需簡(jiǎn)單的修改基礎(chǔ)組件的模板函數(shù)，然后將其代碼編譯為一個(gè)DLL文件---這一切都可以在NeuroSolutions中完成！
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• C++代碼生成
• 通過(guò)使用NeuroSolutions開(kāi)發(fā)者層級(jí)，應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)員可通過(guò)使用自定義解決方案向?qū)蒁LL或?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)生成C++源碼的方式將NeuroSolutions神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成入其應(yīng)用程序中。該NeuroSolutions代碼生成工具如同其面向?qū)ο蟮拈_(kāi)發(fā)環(huán)境一樣穩(wěn)健。無(wú)論您在圖形用戶界面中創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多么的簡(jiǎn)單或者復(fù)雜，NeuroSolutions都能生成等價(jià)的ANSI C++源碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);即使這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中以DLL的方式含有您自己設(shè)計(jì)的算法。
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• 大量的探索功能
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)槠浜谙渥蛹夹g(shù)經(jīng)常被用戶批評(píng)，但NeuroSolutions提供了大量通用的探索工具集，用戶便再也無(wú)需擔(dān)心這種情況的發(fā)生了。探索工具使得用戶可以實(shí)時(shí)的訪問(wèn)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，比如：
• 輸入/輸出
• 權(quán)重
• 錯(cuò)誤
• 隱藏狀態(tài)
• 漸變
• 敏感性
  
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• 探索在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中是非常重要的一步，因此我們將之處理成為NeuroSolutions中集成的一部分。和神經(jīng)組件一樣，探索組件也是模塊化的，用戶瀏覽數(shù)據(jù)的方式與數(shù)據(jù)展現(xiàn)的形式無(wú)關(guān)。所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)都是通過(guò)一個(gè)通用協(xié)議進(jìn)行報(bào)送的，且所有的 NeuroSolutions都能理解這個(gè)協(xié)議，因此這使得用戶可以訪問(wèn)所有內(nèi)部變量以及可以通過(guò)大量的觀看它們的方法。
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• 遺傳優(yōu)化
• NeuroSolutions的用戶層以及以上層級(jí)包含了遺傳優(yōu)化功能。遺傳優(yōu)化功能使得用戶可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的任意參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以降低出錯(cuò)率。比如，用戶可以對(duì)隱藏單元的數(shù)量，學(xué)習(xí)率，以及輸入選擇等進(jìn)行優(yōu)化以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
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• 敏感度分析
• 敏感度分析是一種用于提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出之間的原因以及影響關(guān)系的方法。其基本的設(shè)計(jì)理念是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入通道發(fā)生輕微偏移，輸出端即可相應(yīng)的對(duì)之進(jìn)行報(bào)告。那些只產(chǎn)生較小的敏感值的輸入通道將被視為無(wú)關(guān)緊要的，因此常常被從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中移除掉，這種操作減小了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，而這也反而減少了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性以及所需的訓(xùn)練時(shí)間。此外，這還將提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)測(cè)試的性能。
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• 樣本加權(quán)
• 分類問(wèn)題中往往每一個(gè)類都不可能具有相同數(shù)目的訓(xùn)練樣本，比如，用戶可能擁有一個(gè)用于檢測(cè)臨床測(cè)試數(shù)據(jù)中癌癥發(fā)生概率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，該問(wèn)題的測(cè)試數(shù)據(jù)可能包含了99個(gè)分類為非癌癥患者的樣本，以及一個(gè)被標(biāo)記為癌癥患者的樣本數(shù)據(jù)。此時(shí)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將往往將所有的樣本分類為非癌癥患者，因此其有99%的準(zhǔn)確率，而事實(shí)上，其目的應(yīng)該是檢測(cè)到存在的癌癥患者，因此這暴露出了問(wèn)題。
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• NeuroSolutions為用戶提供了一種更佳的解決方案，即使用了一種名為加權(quán)的方式。以以上例子為例，訓(xùn)練樣本中的每一個(gè)癌癥患者在反向傳播中都將擁有比非癌癥患者高99倍的權(quán)重。這種平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方式使得系統(tǒng)能 以一種更有的方式進(jìn)行癌癥數(shù)據(jù)的檢測(cè)。
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• 宏指令
• NeuroSolutions擁有一套綜合全面的宏語(yǔ)言，這使得用戶可以記錄操作的順序，并將之存貯為程序。每一個(gè)可以使用鼠標(biāo)或者鍵盤進(jìn)行操作的動(dòng)作都可以使用一條宏語(yǔ)句操作。這項(xiàng)強(qiáng)大的功能使得用戶在構(gòu)建，編輯和運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)擁有了前所未有的靈活性。
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• OLE自動(dòng)化
• NeuroSolutions是一個(gè)完全兼容OLE自動(dòng)化的服務(wù)器。這意味著其可以從OLE自動(dòng)化控制器中接受控制信息，比如Visual C++, Visual Basic, Microsoft Excel, Microsoft Access, 和Delphi.等