Введение
Среда разработки для нейронных сетей и адаптивных систем
Synapse – это компонентно-ориентированная среда разработки для нейронных сетей и адаптивных систем, разработанная компанией Peltarion. Synapse позволяет выполнять интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, визуализацию, предварительную обработку, проектирование и обучение нейронных сетей и адаптивных систем, а также развертывать их. Она использует плагин-архитектуру, что делает ее универсальной платформой для обработки сигналов. Первая версия продукта была выпущена в мае 2006 года.
Платформа
Благодаря своей модульной архитектуре, Synapse может применяться в самых разных областях. Synapse построен на платформе Microsoft .NET, и все компоненты Synapse также являются .NET-компонентами. Несмотря на то, что Peltarion ещё не выпустил официальный API для платформы Synapse, создаются компоненты, разработанные пользователями, некоторые из которых являются уникальными, что демонстрирует открытость платформы.
Особенности
Цикл разработки в Synapse основан на каноническом цикле анализа данных. Однако существенное отличие состоит в том, что в Synapse этот цикл нелинеен и поддерживает итеративный подход, позволяющий пользователю свободно переходить между этапами. Synapse предлагает четыре различных режима работы, формирующих цикл разработки.
Предварительное обработки
Режим предварительной обработки предназначен для интеллектуального анализа данных и подготовки данных. В этом режиме пользователь может импортировать, визуализировать, изучать и преобразовывать данные различными способами. Импорт данных осуществляется с помощью компонентов форматов. Стандартная поставка включает компоненты форматов для чтения и записи данных из CSV (текстовых) файлов, баз данных SQL, изображений и XML. Импортированные данные могут быть визуализированы с помощью компонентов визуализации, а к данным можно применять фильтры. Компоненты фильтров варьируются от простой перестановки данных до более сложных фильтров быстрого преобразования Фурье и удаления выбросов. Компоненты визуализации включают в себя различные графики и сетки, которые можно взаимосвязывать и разветвлять для выполнения сложных задач интеллектуального анализа данных.
Дизайн
В режиме проектирования компоненты связываются для создания топологии. Связанные компоненты обеспечивают прохождение сигнала, формируя конвейерную фильтрующую систему. Когда на компонент подается сигнал, он фильтруется определенным образом, и отфильтрованный сигнал может быть передан следующему компоненту в связанной цепочке, образующей топологию. Компоненты могут быть как статическими, так и адаптивными. Помимо обычных фильтров, они могут являться источниками или приемниками (например, графиками или регистраторами данных). Стандартная поставка Synapse включает в себя разнообразные компоненты, от простых элементов нейронной сети, таких как весовые и функциональные слои, до целых нейронных сетей, например, самоорганизующихся карт, и более сложных статических элементов, таких как компонент нечеткой логики. Система управления также выбирается и настраивается в режиме проектирования.
Обучение
Режим обучения используется для обучения (адаптации) системы или, в более общем смысле, для запуска системы управления, регулирующей поток информации. Он визуально похож на режим проектирования и отображает те же компоненты. Поскольку компоненты поддерживают контекстно-зависимое отображение, они могут иметь отличный внешний вид в режиме обучения. Помимо запуска системы управления, режим обучения позволяет выполнять высокоуровневые оптимизаторы, такие как генетические алгоритмы, оптимизация роем частиц и имитация отжига. В этом режиме также возможны удалённое выполнение и обучение.
Последующая обработка
Режим послепроцессирования предназначен для анализа обученной системы и подготовки этой системы к конечному использованию. Производительность системы может быть протестирована с помощью статистического анализа, можно проанализировать чувствительность взаимосвязей между входными и выходными данными системы (анализ чувствительности), а также генерировать отчеты. Одним из важнейших компонентов послепроцессирования является компонент развертывания.