آموزش شبکه عصبی MLP پرسترون چند لایه با استفاده از الگوریتم ها بهینه سازی

10,000 تومان

آموزش یا learning یکی از مهمترین بخش های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP می باشد. در این محصول کد متلب learning شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک GA و الگوریتم بهینه سازی اذحام ذرات PSO فراهم شده است .

آموزش شبکه عصبی MLP پرسترون چند لایه با استفاده از الگوریتم ها بهینه سازی

آموزش شبکه عصبی MLP پرسترون چند لایه با استفاده از الگوریتم ها بهینه سازی، آموزش یا learning یکی از مهمترین بخش های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP می باشد. در این محصول کد متلب learning شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک GA و  الگوریتم بهینه سازی اذحام ذرات PSO فراهم شده 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.

نقد و بررسی ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “آموزش شبکه عصبی MLP پرسترون چند لایه با استفاده از الگوریتم ها بهینه سازی”

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