امروز: پنجشنبه 9 فروردین 1403
دسته بندی محصولات
بخش همکاران
بلوک کد اختصاصی

پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی دسته: سایر گروه های علوم پزشکی
بازدید: 1 بار
فرمت فایل: pptx
حجم فایل: 5278 کیلوبایت
تعداد صفحات فایل: 86

شبکه های عصبی مصنوعی

قیمت فایل فقط 41,600 تومان

خرید

فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش در 86 اسلاید به صورت متنی همراه با عکس میباشد.
از جمله مطالب فایل دانلودی:
مقدمه
شبکه عصبی چیست؟
شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
الهام از طبیعت
Perceptron
توانائی  پرسپترون
توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد
توابع بولی و پرسپترون
اضافه کردن بایاس
آموزش پرسپترون
قانون پرسپترون
الگوریتم gradient descent 
بدست آوردن قانون gradient descent 
محاسبه گرادیان
خلاصه یادگیری قانون دلتا
مشکلات روش gradient descent 
تقریب افزایشی gradient descent 
مقایسه آموزش یکجا و افزایشی
شبکه های چند لایه
یک سلول واحد
تابع سیگموئید
الگوریتم  Back propagation 
الگوریتم Back propagation 
الگوریتم BP 
شرط خاتمه
مرور الگوریتم BP 
افزودن ممنتم
قدرت نمایش توابع
فضای فرضیه و بایاس استقرا
قدرت نمایش لایه پنهان
قدرت نمایش لایه پنهان
قدرت تعمیم و overfitting
دلایل رخ دادن overfitting 
مثال: تشخیص ارقام
روشی که وزنها یاد گرفته میشوند
شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟
مثالی از تنوع ارقام دستنویس
انواع اتصالات شبکه
انواع مختلف یادگیری
اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا

فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش در 86 اسلاید به صورت متنی همراه با عکس میباشد.

از جمله مطالب فایل دانلودی:

مقدمه

شبکه عصبی چیست؟

شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

الهام از طبیعت

Perceptron

توانائی  پرسپترون

توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد

توابع بولی و پرسپترون

اضافه کردن بایاس

آموزش پرسپترون

قانون پرسپترون

الگوریتم gradient descent 

بدست آوردن قانون gradient descent 

محاسبه گرادیان

خلاصه یادگیری قانون دلتا

مشکلات روش gradient descent 

تقریب افزایشی gradient descent 

مقایسه آموزش یکجا و افزایشی

شبکه های چند لایه

یک سلول واحد

تابع سیگموئید

الگوریتم  Back propagation 

الگوریتم Back propagation 

الگوریتم BP 

شرط خاتمه

مرور الگوریتم BP 

افزودن ممنتم

قدرت نمایش توابع

فضای فرضیه و بایاس استقرا

قدرت نمایش لایه پنهان

قدرت نمایش لایه پنهان

قدرت تعمیم و overfitting

دلایل رخ دادن overfitting 

مثال: تشخیص ارقام

روشی که وزنها یاد گرفته میشوند

شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟

مثالی از تنوع ارقام دستنویس

انواع اتصالات شبکه

انواع مختلف یادگیری

اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا

قیمت فایل فقط 41,600 تومان

خرید

برچسب ها : شبکه های عصبی مصنوعی , پرسپترون , آموزش پرسپترون , قانون پرسپترون , قانون دلتا Delta Rule , شبکه های چند لایه , تابع سیگموئید , الگوریتم BP , انتشار به سمت جلو , انتشار به سمت عقب

نظرات کاربران در مورد این کالا
تا کنون هیچ نظری درباره این کالا ثبت نگردیده است.
ارسال نظر