دانلود رایگان فیلم های آموزشی

الگوریتم های بهینه سازی شبکه عصبی منطق فازی

هوش مصنوعی

مهندسی صنایع

و ...

گروه آموزشی متلب نت

 بر روی لینک های زیر کلیک نمایید

دانلود رایگان فیلم آموزشی جامع برنامه نویسی در MATLAB (محصول ویژه متلب نت)

دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتم های ژنتیک Genetic Algorithm GA

دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتم‌های جستجوی ممنوعه در متلب

دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتم‌های شبیه سازی تبرید  در متلب

دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتم‌های مورچگان  در متلب

دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتم‌های زنبور  در متلب

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم جستجوی هارمونی  محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم جستجوی گرانشی محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم رقابت استعماری محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم کلونی زنبور های مصنوعی  محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی جامع الگوریتم کرم شب تاب , FA در متلب

دانلود رایگان فیلم آموزشی جامع الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات , PSO

دانلود رایگان فیلم آموشی الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات چند هدفه MOPSO محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم های ژنتیک چند هدفه NSGAII NSGA2  محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم های ژنتیک چند هدفه NRGA  محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموشی جامع منطق فازی در متلب محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم آموشی جامع شبکه عصبی محصول ویژه متلب نت

دانلود رایگان فیلم های آموزشی حل مسائل مهندسی صنایع به وسیله الگوریتم های بهینه سازی در متلب 

دانلود رایگان مجموعه فیلم های آموزشی پردازش تصویر image processing

دانلود رایگان مجموعه فیلم های آموزشی داده کاوی Data mining

دانلود رایگان مجموعه فیلم های آموزشی سیمولینک Simulink در MATLAB

مدرس: شهاب پورصفری - کارشناس ارشد مهندسی صنایع
قیمت: رایگان                                                           
زبان: فارسی                                                            
فرمت: MP4، با ابعاد ۱۲۸۰ در ۷۲۰     (کیفیت HD)    

فیلم های آموزشی به مرور در حال آماده شدن و قرار گرفتن بر روی سایت است.

کلیک کنید(+)

شبکه ایمنی مصنوعی artificial immune network یا ain,شبکه حسگر بیسیم,شبکه سنسور بیسیم,شبکه عصبی,شبکه عصبی kohenen,شبکه عصبی mlp,شبکه عصبی mlp در matlab,شبکه عصبی mlp در متلب,شبکه عصبی mlp در مطلب,شبکه عصبی rbf,شبکه عصبی rbf در matlab,شبکه عصبی rbf در متلب,شبکه عصبی rbf در مطلب,شبکه عصبی som,شبکه عصبی پرسپترون چند لایه یا mlp,شبکه عصبی رقابتی,شبکه عصبی کوهنن,شبکه عصبی مبتنی بر pca,شبکه عصبی مصنوعی,شبکه عصبی هاپفیلد,شبکه هاپفیلد در matlab,شبکه هاپفیلد در متلب,شبکه هاپفیلد در مطلب,شبکه های بیزی یا bayesian networks,شبکه های عصبی,

 بر روی لینک های زیر کلیک نمایید

• دانلود رایگان کد های آماده MATLAB
•  دانلود رایگان فیلم های آموزشی الگوریتم های بهینه سازی ، شبکه عصبی ، منطق فازی و ...
• انجام پروژه های برنامه نویسی MATLAB
• تدریس خصوصی ، دوره های آموزشی الگوریتم های بهینه سازی ، شبکه عصبی ، منطق فازی و ...
• دانلود رایگان فایل های آموزشی

  شبکه عصبی MLP

شبکه عصبی MLP

شبکه (MLP) مجموعه ای از نورون ها است که در لایه مختلفی پشت سر هم قرار گرفته اند. مقادیر ورودی پس از ضرب در وزن های موجود در گذر گاه های بین لایه ها به نورون بعدی رسیده و در آن جا با هم جمع می شوند و پس از عبور از تابع شبکه مربوطه خروجی نورون ها را تشکیل می دهند. در پایان خروجی به دست آمده با خروجی مورد نظر مقایسه شده و خطای به دست آمده جهت اصلاح وزن های شبکه به کار می رود ، این امر اصطلاحاً آموزش شبکه عصبی نامیده می شود.

قاعده فراگیری MLP

قاعده فراگیری پرسپترون چند لایه را «قاعده کلی دلتا[1]» یا «قاعده پس انتشار[2]» می گویند. این عناوین در سال 1986 رومل هارت ، مک کللند و ویلیامز پیشنهاد شد.

اولین گروهی بودند که نه تنها قاعده فراگیری پرسپترون را به طور مستقل کشف کردند بلکه با ترکیب آن ها پرسپترون چند لایه را ایجاد نمودند. کتاب آن ها به نام «پردازش توزیع شده موازی[3]» یکی از مهم ترین منابع این حوزه علمی می باشد.

نحوه عمل پرسپترون چند لایه ای مشابه پرسپترون تک لایه ای است. به این صورت که الگویی به شبکه عرضه می شود و خروجی آن محاسبه می گردد ، مقایسه خروجی واقعی و خروجی مطلوب باعث می گردد که ضرایب وزنی شبکه تغییر یابد به طوری که در مراحل بعد خروجی صحیح تری حاصل شود. وقتی به شبکه آموزش ندیده ای الگویی را عرضه می کنیم ، خروجی های تصادفی تولید می کند. ابتدا باید تابع خطایی را تعریف کنیم که تفاوت خروجی واقعی و خروجی مطلوب را نشان دهد. از آن جایی که خروجی مطلوب را می دانیم این نوع فراگیری را « فراگیری با سرپرستی [4]» می نامیم.

برای موفقیت در آموزش شبکه باید خروجی آن را به تدریج به خروجی مطلوب نزدیک کنیم. به عبارت دیگر باید میزان خطا را کاهش دهیم. برای رسیدن به هدف از قانون دلتا استفاده می کنیم.

[1] Delta rule

[2] Backpropagation

[3] Parallel Distributed Processing

[4] Supervised learning

مابقی مطالب در ادامه مطلب