بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا - دانلود رایگان
دانلود رایگان
دانلود رایگان بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطادانلود فایل کامل بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا
در قالب فایل word و متشکل از 38 صفحه قابل ویرایش
بخشی از محتوا ::
شبکه های عصبی چند لایه پیش خور1 به طور وسیعی در زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.
الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل3 می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی 4 قرار می گیرد.
عمومیت یافتن الگوریتمBP ، بخاطر سادگی و کاربردهای موفقیت آمیزش در حل مسائل فنی- مهندسی می باشد.
علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم BP در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد:
- الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم BP همگرا می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.
- سرعت همگرایی الگوریتم BP، خیلی آهسته است.
از این گذشته، همگرایی الگوریتم BP، به انتخاب مقادیر اولیه وزنهای شبکه، بردارهای بایاس و پارامترها موجود در الگوریتم، مانند نرخ یادگیری، وابسته است.
در این گزارش، با هدف بهبود الگوریتم BP، تکنیک های مختلفی ارائه شده است. نتایج شبیه سازیهای انجام شده نیز نشان می دهد، الگوریتم های پیشنهادی نسبت به الگوریتم استاندارد BP، از سرعت همگرایی بالاتری برخوردار هستند.
بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا
سلامت
پزشکی
مقاله
پاورپوینت
فایل فلش
کارآموزی
گزارش تخصصی
اقدام پژوهی
درس پژوهی
جزوه
خلاصه
پرسپترون چند لایه (Multi Layer Perceptron) چیست؟ | چیستـIO ...
برای حل این دست مسائل معماری‌های چند لایه‌ای برای شبکه‌های عصبی مطرح شد. برای این کار نیاز داریم که لایه‌های مخفی (hidden) را وارد سیستم کنیم. در درسِ اول یک شبکه‌ی عصبیِ بسیار ساده را دیدیم که فقط یک لایه‌ی ورودی و یک لا�
پس‌انتشار - ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
پس‌انتشار (انگلیسی: Backpropagation ) یا انتشار معکوس، روشی در یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی مصنوعی، با بیش از یک لایه پنهان است، که برای محاسبه دقیق تر گرادیان وزن مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش اغلب با بهینه‌سازی ...
یادگیری - filemarket.org
علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم bp در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد: – الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم ...
پیاده سازی الگوریتم BP به کمک شبکه عصبی با متلب
عنوان پروژه: پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب نرم افزار مورد استفاده: متلب فرمت: .m فایل راهنما: دارد(27 صفحه) پس از خرید، بلافاصله فایلهای پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب برای شما ایمیل خواهد شد.
پرسپترون چندلایه - ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
پرسپترون چند لایه، (به انگلیسی: Multilayer perceptron) دسته ای از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیشخور است. یک MLP شامل حداقل سه لایه گره است: یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی. به جز گره‌های ورودی، هر گره یک نورون است که از یک تابع ...
AIcode - شبکه‌های عصبی پس انتشار (Back Propagation Netwok ...
شبکه پس انتشار (Back Propagation Netwok)، نوعی شبکه عصبی چندلایه با تابع انتقال غیرخطی و قاعده یادگیری Widrow-Hoff می‌باشد. از بردار ورودی و هدف در راستای آموزش این نوع شبکه برای تقریب زدن یک تابع، یافتن رابطه بین ورودی و خروجی و دسته ...
انواع شبکه های عصبی مصنوعی -- راهنمای جامع | مجله فرادرس
خانواده «شبکه‌های عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Networks) هر روز شاهد حضور اعضای جدیدی است. با توجه به تعدد انواع شبکه های عصبی موجود، در این مطلب، یک راهنمای جامع از انواع شبکه های عصبی مصنوعی ارائه شده است.
مقاله کنفرانس: آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با ...
آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با استفاده از الگوریتم شکار دسته جمعی شامپانزه نویسندگان: سجاد صابری ، بهروز رضایی ،
پروژه استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در بررسی پایداری ...
پروژه استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در بررسی پایداری لرزه ای سدهای خاکی نا همگن "m.sc پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد" مهندسی عمران -سازه های هیدرولیکی چکیده بررسی پایداری سدهای خاکی بالاخص ایستایی لرزه ای ...
پیاده سازی الگوریتم BP به کمک شبکه عصبی با متلب
عنوان پروژه: پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب نرم افزار مورد استفاده: متلب فرمت: .m فایل راهنما: دارد(27 صفحه) پس از خرید، بلافاصله فایلهای پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب برای شما ایمیل خواهد شد.
الگوریتم BP - پارسیان لب
الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل3 می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی 4 قرار می گیرد.
پیاده سازی الگوریتم BP به کمک شبکه عصبی با متلب
عنوان پروژه: پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب نرم افزار مورد استفاده: متلب فرمت: .m فایل راهنما: دارد(27 صفحه) پس از خرید، بلافاصله فایلهای پیاده سازی الگوریتم bp به کمک شبکه عصبی با متلب برای شما ایمیل خواهد شد.
مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در مهندسی عمران
کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در مهندسی عمران چکيده بدنبال پردازش و حل سریع تر مسایل، شبکه عصبی مصنوعی، که یک سامانه پردازشی داده هاست و از مغز انسان ایده گرفته شده مطرح شده است. در شبکه های عصبی پردازش داده ها را به عهده ...
مقاله یادگیری شبکه عصبی ,شبکه های عصبی تپشی,یادگیری شبکه ...
شبکه های عصبی چند لایه پیش خور1 به طور وسیعی د ر زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت ...