Esta es la aplicación de Linux llamada DGRLVQ para ejecutarse en Linux en línea, cuya última versión se puede descargar como DGRLVQ.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DGRLVQ para ejecutar en Linux en línea con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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DGRLVQ para ejecutar en Linux en línea
DESCRIPCIÓN
Algunos de los problemas habituales de los métodos basados en la cuantificación vectorial de aprendizaje (LVQ) son que no se puede adivinar de forma óptima el número de prototipos necesarios para la inicialización de estructuras de datos multimodales, es decir, estos algoritmos son muy sensibles a la inicialización de prototipos y hay que predefinir el número óptimo. de prototipos antes de ejecutar el algoritmo. Si un prototipo, por alguna razón, está 'fuera' del grupo que debería representar y si hay puntos de diferentes categorías en el medio, los otros puntos actúan como una barrera y el prototipo no encontrará su posición óptima durante el entrenamiento. Dado que la complejidad del modelo no se conoce en muchos casos, evitamos este problema introduciendo una versión "dinámica" de LVQ.Dynamic-GRLVQ (DGRLVQ), que adapta la complejidad del modelo al problema dado durante el entrenamiento agregando o eliminando prototipos dinámicamente / en tiempo real uno por uno para cada categoría hasta lograr resultados de clasificación satisfactorios.
Caracteristicas
- Cuantificación de vectores de aprendizaje de relevancia de generalización dinámica
- DGRLVQ
- LVQ
- GRLVQ
- Aprendizaje automático
- Clustering
- Inteligencia artificial
- de defectos
- Reconocimiento de formas
Audiencia
Tecnología de la información, Ciencia / Investigación
Interfaz de usuario
Swing de Java
Lenguaje de programación
Java
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/dgrlvq/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
