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Design your own customizable neural network

NeuroSolutions支援NVIDIA CUDA™和OpenCL™GPU處理的並行計算功能，讓幾小時的運算變成幾分鐘

NeuroSolutions是一個簡單使用的神經網路軟體適用於Windows。

結合了使用直覺導覽及簡單使用的Excel™介面、先進人工智能和學習演算法實現模組化，圖形化網路設計界面。

進行聚類分析，銷售預測，運動預測，醫療分類，以及更多與NeuroSolutions。

NeuroSolutions如何工作

神經網路是一個長而復雜的數學方程，而NeuroSolutions使該技術對於新手和高階神經網路開發者來說非常簡單容易。
神經網路分析有三個基本階段：對您的數據進行網絡培訓，測試網絡的準確性，並從新數據進行預測/分類。

只有NeuroSolutions Excel界面中的Express Builder才能在一個簡單的步驟中自動完成所有這些！

簡單使用的Excel界面

使用NeuroSolutions Excel界面，快速開始解決問題。

NeuroSolutions中的Excel界面為用戶提供了一個易於使用和直觀的界面，可輕鬆設置自動構建，訓練和測試多個神經網絡拓撲的仿真，並生成易於閱讀的結果報告，包括性能最好的模型。

擴展神經解決方案

NeuroSolutions支援NVIDIA CUDA™和OpenCL™GPU處理的並行計算功能，提供了幾個神經網絡部署和訓練速度改進的附加功能。
NeuroSolutions Accelerator使NeuroSolutions和NeuroSolutions Infinity能夠透過並行計算來利用AMD，Intel和NVIDIA的多核處理器和顯卡（GPU）的巨大處理能力。

與使用Levenberg-Marquardt的神經網絡上的傳統處理器相比，它可以實現從幾小時變成幾分鐘的訓練時間改進。
NeuroSolutions還具有強大的部署選項，可讓您將自定義神經網絡解決方案嵌入到您自己的應用程序中。

最簡單和最流行的方法是通過自定義解決方案嚮導將神經網絡封裝到Windows DLL（動態鏈接庫）中，並將其嵌入到示例Excel，Access，Visual Basic，Visual C ++應用程序甚至ASP網頁中。
我們還提供用於Windows或所有平台的C ++代碼生成，它允許您生成可在Windows或其他平台（如Linux）上編譯的符合ANSI C ++的代碼。

NeuroSolutions加速器

支援AMD，Intel和NVIDIA等多核處理器和圖形卡​​(GPU)

下面是使用一個AMD Radeon（OpenCL）和三個NVIDIA（CUDA）圖形卡在NeuroSolutions中的GPU與CPU快速比較。

在傳統處理器上運行模擬需要花費4小時15分鐘，而啟用OpenCL的最快版本只需要7分鐘即可完成！

NeuroSolutions加速器功能

  • Single & Double Precision Computation
  • Single or Multiple2 (CUDA Only) GPU Support
  • Multi-Threaded CPU Support (OpenCL Only)
  • Custom Solution Wizard DLL Deployment3
  • C++ Code Generation (for Windows) Deployment4

FAQ

問： CUDA™和OpenCL™有什麼區別？
答： NVIDIA®開發的CUDA™是獨一無二的，用於他們的顯卡產品線。OpenCL是並行計算的開放標準，不僅支援AMD和NVIDIA顯卡，還支援AMD和Intel處理器。

問： 我已經有一個AMD或NVIDIA顯卡。我需要做其他事情嗎？
答：首先，驗證您的卡是否支援。對於NVIDIA CUDA，您將需要一張支援至少2.0 library（查看CUDA卡）。只要你有從AMD或NVIDIA的網站安裝完整的驅動程序軟體，那麼你應該準備在NeuroSolutions中使用它。您可以按照說明進行操作如何運行在NeuroSolutions的指導。

問： 我有興趣購買一個新的圖形卡，以利用圖形卡進行處理。你有什麼建議？
答：如上圖所示，我們已經在幾個較舊和較新的顯卡上測試了我們的軟體，但是我們確實有一個每季度更新一次的頁面，其中列出了推薦的顯卡分解為價格組。

問： 與您的“ 最佳顯示卡的錢”頁面上的NVIDIA相比，建議使用大量的AMD圖形卡。這是為什麼？
答：這一切都歸結為成本效益。AMD顯卡比NVIDIA顯卡更快，這是因為NVIDIA GeForce™和Quadro™系列顯卡的雙精度性能，這對於神經網絡學習的準確性至關重要。另外，由於AMD在遊戲界的市場份額較小，而這些組件的主要用途是AMD，所以AMD顯卡的價格更便宜。 

實際應用案例

醫療、體育、金融、投資、科學、商務

NeuroSolutions 人工智慧類神經網路應用