SwingNN 3.0
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acerca de SwingNN
Sus datos se importan a una cuadrícula y se utilizan para entrenar una red neuronal. Los valores de entrada se ven obligados a oscilar más allá de sus límites. La red neuronal pronostica los valores de salida. Se crea una nueva red neuronal utilizando las nuevas entradas y salidas previstas. Se comparan las redes neuronales. Las entradas se ajustan y se crea otra nueva red neuronal. El proceso continúa hasta que una nueva red neuronal está de acuerdo con el original sobre las previsiones. Las previsiones se agregan a la cuadrícula para que las use.