Neurex

Ivo Vondrak Apps

このアプリについて

Neurexは、多層ニューラルネットワークをベースとしたエキスパートシステムです。ニューラルネットワークとコネクショニズムの時代は、意思決定支援のための信頼性の高い知識の獲得とそのユーザーフレンドリーな応用に新たな視点をもたらしました。ルールベースやフレームベースの従来のエキスパートシステムは、信頼性の高い知識ベースの構築においてしばしば課題に直面します。ニューラルネットワークはこれらの困難を克服できます。エキスパートを必要とせず、解決領域を記述するデータコレクションのみを使用して知識ベースを構築することも、学習プロセス中に知識を検証できるエキスパートを用いて知識ベースを構築することも可能です。このエキスパートシステムの使用プロセスは、以下のように概説できます。

1. ニューラルネットワークトポロジの定義：このステップでは、入力ファクトと出力ファクトの数を定義し、隠れ層の数を決定します。
2. 入力ファクトと出力ファクト（属性）の定式化：各ファクトは、入力層または出力層のニューロンにリンクされます。各属性の値の範囲も定義されます。
3. トレーニングセットの定義：パターンは、真理値（例：0～100%）または前のステップで定義された範囲の値を使用して入力されます。
4. ネットワークの学習フェーズ：ニューロン間の接続（シナプス）の重み、シグモイド関数の傾き、ニューロンの閾値は、バックプロパゲーション（BP）法​​を用いて計算されます。学習率や学習サイクル数など、このプロセスのパラメータを定義するためのオプションが用意されています。これらの値は、エキスパートシステムのメモリまたは知識ベースを形成します。学習プロセスの結果は平均二乗誤差を使用して表示され、最悪のパターンのインデックスとそのパーセンテージ誤差も表示されます。
5. システムとの相談／推論：このフェーズでは、入力ファクトの値が定義され、その後すぐに出力ファクトの値が推論されます。