これは、オンライン Linux で実行する DGRLVQ という名前の Linux アプリで、最新リリースは DGRLVQ.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
DGRLVQ という名前のこのアプリをオンラインでダウンロードして実行し、OnWorks を使用して Linux でオンラインで無料で実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
Ad
Linux でオンラインで実行する DGRLVQ
DESCRIPTION
学習ベクトル量子化 (LVQ) ベースの方法でよくある問題のいくつかは、マルチモーダル データ構造の初期化に必要なプロトタイプの数を最適に推測できないことです。つまり、これらのアルゴリズムはプロトタイプの初期化に非常に敏感であり、最適な数を事前に定義する必要があることです。アルゴリズムを実行する前にプロトタイプを作成します。 何らかの理由でプロトタイプが、それが表すべきクラスターの「外側」にあり、間に異なるカテゴリのポイントがある場合、他のポイントがバリアとして機能し、プロトタイプはトレーニング中に最適な位置を見つけることができません。 モデルの複雑さは多くの場合不明であるため、LVQ の「動的」バージョンを導入することでこの問題を回避します。動的 GRLVQ (DGRLVQ)。満足のいく分類結果が得られるまで、カテゴリごとにプロトタイプを XNUMX つずつ動的/リアルタイムに追加または削除することで、トレーニング中にモデルの複雑さを特定の問題に適応させます。
特徴
- 動的汎化関連性学習ベクトル量子化
- DGRLVQ
- LVQ
- GRLVQ
- 機械学習
- クラスタリング
- 人工知能
- 分類
- パターン認識
Audience
情報技術、科学/研究
ユーザーインターフェース
Java Swing
プログラミング言語
Java
これは、https://sourceforge.net/projects/dgrlvq/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
