Wolfram Mathematica Neural Networks

应用 神经网络 为数据结构建模提供可靠的环境。人工神经网络从根本上改变了科学，技术，经济，金融等复杂实际问题的方法。现在，用户可以使用Mathematica程序的处理能力和灵活性，比以前更快更容易地测试和研究神经网络模型。神经网络包旨在为专业人员和学生提供训练，可视化和使用神经网络模型的工具。
它支持一组穷尽的神经网络结构，并且包含现代算法，同时使用数学计算的所有计算和视觉优势。它还包括用于解决典型数据分析任务的特殊功能，包括功能的近似和分类，聚类和非线性系统识别。
建立在一个友好的团队结构，神经网络提供：

• 支持神经网络，结构和应用的众所周知的概念。
• 传统和现代网络训练算法。
• 用于以高性能和高速启动锻炼的智能初始化算法。
• 快速可靠的表达式优化和代码编译由一个命令。
• 强大的建模环境，支持隐藏层和神经元。

内置按钮调色板可以方便地输入参数进行分析，处理和培训，使程序更容易学习和使用。
在神经网络的帮助下，您可以选择适合您的数据的神经网络，将其可视化，并通过几个命令观察错误的分布情况。无论是在神经网络工作方面几乎没有经验的专业人士和学生无疑都会使用全面的交互式文档，大量示例和交互式教科书。同时，神经网络专家将了解每个功能的灵活选项以及修改内置算法的许多可能性，以及开发新的训练算法以进一步改进包的可能性。
神经网络专为Mathematica 4及更高版本而设计，可在Windows，Mac OS，Mac OS X，Linux（PC，Alpha，PowerPC），Solaris，HP-UX，IRIX，AIX，Compaq Tru64 Unix和与他们的系统。