آموزش جامع شبکه عصبی مصنوعی به همراه کد متلب

7,000 تومان

در این محصول آموزش جامع شبکه عصبی مصنوعی از مقدماتی تا پیشرفته فراهم شده است. این محصول اموزشی شامل گزارش کامل آموزش شبکه عصبی مصنوعی، برترین مقالات آموزشی در این حوزه و نیز کد متلب روش های محتلف شبکه عصبی مصنوعی از جمله شبكه عصبي پرسپترون چند لايه می باشد.

شبكه عصبي پرسپترون چند لايه با قاعده آموزش پس انتشار خطا كاربردهاي فراواني در حل مسائل فني مهندسي دارد . كاربردهايي چون شناسايي الگو، تشخيص صوت ، فرآيندهاي كنترلي ، بهينه سازي و طبقه بندي تصوير اين شبكه را به پركاربردترين شبكه تبديل كرده است .

آموزش جامع شبکه عصبی مصنوعی به همراه کد متلب

در این محصول آموزش جامع شبکه عصبی مصنوعی از مقدماتی تا پیشرفته فراهم شده است. این محصول اموزشی شامل گزارش کامل آموزش شبکه عصبی مصنوعی، برترین مقالات آموزشی در این حوزه و نیز کد متلب روش های محتلف شبکه عصبی مصنوعی از جمله شبكه عصبي پرسپترون چند لايه می باشد.

شبكه عصبي پرسپترون چند لايه با قاعده آموزش پس انتشار خطا كاربردهاي فراواني در حل مسائل فني مهندسي دارد . كاربردهايي چون شناسايي الگو، تشخيص صوت ، فرآيندهاي كنترلي ، بهينه سازي و طبقه بندي تصوير اين شبكه را به پركاربردترين شبكه تبديل كرده است .

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت پیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها و اطلاعات برای یادگیری و ایجاد دانش است. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق‌العاده به‌هم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‌ها (ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‌کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‌ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‌اند. مثلاً با اعمال سوزش به سلول‌های عصبی لامسه، سلول‌ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‌ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده از مثال‌ها وزن سیناپس‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‌های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.

توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکه‌ای از عناصر پردازش ساده (نورون‌ها) است که می‌تواند رفتار پیچیده کلی تعیین شده‌ای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسون‌ها، شاخه‌های متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب) نشأت گرفته‌است که یکی از قابل توجه‌ترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل می‌دهد. در یک مدل شبکه عصبی، گره‌های ساده (بطور گسترده «نورون»)، «نورون‌ها»، «PEها» (عناصر پردازش) یا واحدها برای تشکیل شبکه‌ای از گره‌ها، به هم متصل شده‌اند. به همین دلیل به آن «شبکه‌های عصبی» اطلاق می‌شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگاری‌پذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتم‌هایی امکان‌پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد.

با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.

این شبکه‌ها برای تخمین و تقریب کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضانوردی را نام برد.

اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و اریبی اولیه خواهد بود.

نقد و بررسی ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “آموزش جامع شبکه عصبی مصنوعی به همراه کد متلب”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *