<div dir="ltr"><div>Hi,</div><div><br></div><div>I would like to announce a new major release of bnns:</div><div><a href="http://sourceforge.net/projects/bnns/">http://sourceforge.net/projects/bnns/</a><br></div><div><br></div>
bnns is a research tool for interactive training of artificial neural networks based on the Response Function Plots visualization method. It enables users to simulate, visualize and interact in the learning process of a Multi-Layer Perceptron on tasks which have a 2D character. Tasks like the famous two-spirals task or classification of satellite image data.<br>
<div><br></div><div><div>Features:</div><div>- Reset of weights connected to a neuron<br></div><div>- Freeze/Unfreeze of weights connected to a neuron</div><div>- Basic support for scaling of RFPs, preview of RFP in its native size</div>
<div>- Preview of conflicts between output layer neurons</div><div>- Preview of error energy on output layer</div><div>- Preview of Training/Testing patterns</div><div>- Sigmoidal/Softmax activation on output layer</div><div>
- Logging of MSE and of the sum of output layer responses</div><div>- Perl script to prepare bnns patterns from PGM data</div><div>- Perl script to prepare bnns patterns from Boston Remote Sensing Testbed data</div><div>- Maintained User Manual</div>
</div><div><br></div><div>The aim of the project is to deliver a simple yet robust tool which would help researchers and students to understand the knowledge representation and the knowledge formation process in MLP type neural networks.</div>
<div><br></div><div>br,</div><div><br></div><div>Matus Uzak</div><div><br></div></div>