SwingNN 3.0

Lesen: Percubaan Percuma ‎Saiz fail: 2.99 MB
‎Penarafan Pengguna: 5.0/5 - ‎3 ‎Undi

Tentang SwingNN

Data anda diimport ke dalam grid dan digunakan untuk melatih rangkaian neural. Nilai input terpaksa berayun melebihi hadnya. Nilai output diramalkan oleh rangkaian neural. Rangkaian neural baru dicipta menggunakan input baru dan output yang diramalkan. Rangkaian neural dibandingkan. Input diselaraskan dan satu lagi rangkaian neural baru dicipta. Proses ini berterusan sehingga rangkaian neural baru bersetuju dengan yang asal mengenai ramalan. Ramalan ditambah ke grid untuk anda gunakan.