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Forecastaは、階層型ニューラルネットワーク(以下Hierarchical Neural Network:HNN)の作成/管理を容易にする管理サーバ・フレームワークの集合体です。

Forecastaでは、以下のことが可能になります。

  • XML定義でネットワークの構造を記述し、実際のHNNへと変換します。
  • Forecastaで作成されたHNNからXML定義をエクスポートします。
  • HNN内の計算ノードを異なるマシンでホストしそれらを相互接続することにより、大規模なHNNの作成を容易にします。
  • 計算ノードを分散化することによって、ともすれば長大になりがちな計算時間の短縮化をはかります。
  • WebインタフェースからのHNNの管理を可能とします。

また

  • プラガブルなHNNの研究・開発環境を提供します。
  • シグモイド関数を代表とする特性関数は外部から自由に設定可能です。
  • 徹底的なインタフェース化を行うことにより、レイヤ・ノード構造やデータ構造を自由に交換可能です。
  • 学習データと学習結果・ネットワークコンテキスト(個々のノードがもつ結合荷重をはじめとするデータ群)の世代管理を可能とします。

TODOリスト

おぼえがき


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係数爆発の回避2011-09-02 02:02
係数爆発を抑制または適切に処理するようにするnkoseki
Webからの学習支援機能2011-09-02 02:01
Web環境でのフロントエンドの構築を行うnkoseki
ForecastaRemoteの改良2011-09-02 02:01
RMI版からRepServ版への機能移行nkoseki
ネットワーク分割・統合機能の実装2011-09-02 02:01
ネットワークを分割・統合する機能を追加するnkoseki
学習結果蓄積・分析機能の追加2011-09-02 01:58
学習結果(学習所要時間・各種メタパラメータ・学習結果・誤差など)の蓄積と分析のための機能を追加するnkoseki