符号计算与AI的无缝衔接
直接使用数学符号定义复杂的自定义损失函数、网络层结构或物理约束。让数学公式不再是纸上的理论,而是可执行、可训练的AI模型核心。您的领域知识,能无损地注入AI之中。从传统的机器学习算法,到深度学习算法建模,QkCalc提供可视化的界面,协助用户建立样本、通过算法训练样本、评估训练结果和建立模型。与其他符号计算一样,AI算法的计算过程同样可以获取计算步骤信息,让你对算法过程了如指掌,从而获取优化算法的最佳测试途径。
传统机器学习
QkCalc提供传机器学习算法的建模,用户通过QkCalc图形界面建立样本、训练并调整参数。所有机器学习算法详细的求解步骤和算法说明文档。
神经网络
QkCalc目前提供最基础的反向传播和基于MNIST数据集的卷积神经网络设计,通过可视化的网络结构设计,为用户理解卷积神经网络提供学习平台。