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Wolfram Researchから新発売のNeural Networks でデータ学習とデータ解析

東京都千代田区--2003年1月6日--Wolfram Researchの新しいNeural Networks アプリケーションパッケージが,データ構造のモデリングのための強固な環境を提供します.人工ニューラルネットワークにより,研究者が工学・科学・経済学・金融における実世界の複雑な問題を解決する方法に大変革が起りました.Neural Networks を使うことで,ユーザはMathematica の計算パワーと柔軟性を使って,ニューラルネットワークモデルを今までになく迅速・簡単にテストおよび探求することができるようになりました.

Neural Networks はプロフェッショナルや学生にニューラルネットワークモデルを学習・ビジュアル化・検証するツールを提供するようデザインされています.Neural Networks は,Mathematica のナンバークランチングとビジュアル化機能を最大限に利用する一方で,ニューラルネットワーク構造の包括的集合をサポートし,最新鋭の学習アルゴリズムを実装しています.さらに,関数近似,分類と検出,クラスタリング,非線形時系列,非線形システム同定問題など,データ解析における典型的な問題を解決する特殊関数も含んでいます.

Neural Networks は使いやすいコマンド構造を基盤としており,以下のような機能を提供します.

  • 実証されたニューラルネットワークのパラダイム,構造,応用のサポート
  • 一般的および高度な学習アルゴリズムのサポート
  • 卓越したパフォーマンスとスピードで学習を開始するための,インテリジェントな初期化アルゴリズム
  • 高速で信頼できる,式の最適化と1つのコマンドでのコードのコンパイル
  • 隠れ層と隠れニューロンをサポートするパワフルなモデリング環境

組込みパレットによりデータの解析・評価・学習のためのパラメータの入力が簡単にできるため,このソフトウェアは学びやすく使いやすいものとなっています.付加的な機能を組み込むためにMathematica の豊かな計算・プログラミング環境を使用することと並んで,学びやすさ・使いやすさということには開発サイクルで高い重要性が置かれていました.「制約の多いブラックボックスの実装で構成される他のソリューションとは異なり,Neural Networks では最初から最後までのすべての段階で,データがどのように学習されているかを見たり評価したりすることができます」と,Wolfram Researchのアプリケーション製品部マネージャーのYezabel Dooleyは述べています.

Neural Networks ではほんのわずかのコマンドで,ネットワークをデータにフィットし,フィットしたネットワークをビジュアル化し,誤差分布を見ることができます.ニューラルネットワークの知識がほとんど,あるいは全くないプロフェッショナルや学生には包括的なオンラインドキュメント,多数の例題,インタラクティブなオンラインチュートリアルが役に立ちます.また,上級のユーザはパッケージの機能をさらに拡張するための新しい学習アルゴリズムが開発できる機能に加え,各関数での柔軟なオプションを利用したり,付属のアルゴリズムをさまざまに変更したりすることができます.

Neural NetworksMathematica 4以降での使用を念頭においてデザインされており,Windows,Mac OS,Mac OS X,Linux (PC,Alpha,PowerPC),Solaris,HP-UX,IRIX,AIX,Compaq Tru64 Unixおよび互換性のあるシステムでご利用いただけます.希望小売価格は15万7千円です.Academic・Volume割引きもあります.Neural Networks についての詳細はWebサイトでご覧ください.



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