شبکه های عصبی
پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی
در این پست پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی ANN شبیه به شبکه عصبی در مغز انسان است و عملکردی مشابه با نورون‌های مغزی دارد. شبکه‌های عصبی جزو الگوریتم‌های یادگیری ماشین بوده و از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این پاورپوینت آماده در 21 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.
پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی
در این پست پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی ANN شبیه به شبکه عصبی در مغز انسان است و عملکردی مشابه با نورون‌های مغزی دارد. شبکه‌های عصبی جزو الگوریتم‌های یادگیری ماشین بوده و از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این پاورپوینت آماده در 24 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری ICA در متلب
در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری ICA در متلب قرار داده شده است. برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از مهم ترین الگوریتم ها، الگوریتم رقابت استعماری یا Imperialist Competitive Algorithm می باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های تکاملی تعیین کرد. یکی از مهم ترین الگوریتم های تکاملی، الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm می باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم گرگ خاکستری GWO می باشد. که در این بخش سورس کد آماده آن در متلب برای یک دیتاست ساده (دیتاست سرطان سینه) نوشته شده است.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب
برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم وال یا WOA می باشد. که در این بخش سورس کد آماده آن در متلب برای یک دیتاست ساده (دیتاست سرطان سینه) نوشته شده است.
تعیین وزن شبکه عصبی با الگوریتم PSO در متلب
در این بخش سورس کد تعیین وزن شبکه عصبی با الگوریتم PSO در متلب قرار داده شده است. برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها الگوریتم PSO می باشد.
آموزش شبکه عصبی RBF در متلب
شبکه عصبی تابع پایه شعاعی Radial Basis Function سه لایه دارد: لایه ورودی (Input Layer)، لایه پنهان یا مخفی (Hidden Layer) و لایه خروجی (Output Layer). نورون‌های لایه مخفی با یک تابع پایه شعاعی (RBF) فعال (تحریک) می‌شوند. لایه مخفی از آرایه‌ای از واحدهای محاسباتی تشکیل شده که گره‌های مخفی (Hidden Nodes) نامیده می‌شوند.
فیلم آموزش شبکه عصبی Heb در متلب
در این بخش فیلم آموزش شبکه عصبی Heb در متلب قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سیستم های پیچیده هستند. در این فیلم آموزشی علاوه بر توضیحات سورس کد شبکه عصبی Heb در متلب توضیح داده می شود.
خوشه بندی طیفی با شبکه های عصبی گرافی برای اجتماع گراف ها
در این مقاله یک نوع روش خوشه بندی طیفی (SC) برای یافتن جوامع کاملاً متصل بر روی یک گراف معرفی شده است. از SC می توان در شبکه های عصبی مبتنی بر گراف (GNN) برای جمع آوری گره های متعلق به یک خوشه استفاده کرد.
آموزش شبکه عصبی بازگشتی Elman در متلب
شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سیستم های پیچیده هستند. شبکه عصبی elman نوعی از شبکه عصبی بازگشتی Recurrent neural network می باشد.
شبکه عصبی نرون خطی تطبیقی Adaline در متلب
شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سیستم های پیچیده هستند. شبکه عصبی نرون خطی تطبیقی Adaptive Linear Neuron یک شبکه عصبی مصنوعی اولیه تک لایه است. در شبکه عصبی آدلاین در مرحله یادگیری، وزن ها با توجه به مجموع وزنی ورودی ها (خالص) تنظیم می شوند.
تشخیص سرطان سینه با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی و شبکه‌های عصبی مصنوعی
در این پژوهش یک الگوریتم ترکیبی جستجوی گرانشی و شبکه عصبی برای کلاس‌بندی مجموعه داده‌های 683 نفر بیمار مبتلابه سرطان پیشنهادشده است. اطلاعات بیماران در این مجموعه دارای 9 ویژگی و دو کلاس سرطان خوش‌خیم و بدخیم می باشد. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در نحوه عملکرد شبکه عصبی برای آموزش بهتر انکارناپذیر است ولی یافتن این ویژگی‌ها یک مسئله Np_hard است.
تشخیص بیماری عروق کرونری قلبی در متلب با استفاده از الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی
تشخیص بیماری عروق کرونری قلبی Coronary Artery Heart Disease با استفاده از الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی عنوان پروژه ای است که در متلب 2014 پیاده سازی شده است. این پروژه به صورت کامل با استفاده از دیتاست موجود در مخزن UCI و شبکه عصبی پیاده سازی شده است.
تشخیص سرطان سینه با شبکه عصبی در متلب (سورس کد کامل)
سرطان سینه شایع‌ترین سرطان در میان زنان است که در مردان نیز رخ می‌دهد. اخیراً مدل‌هایی که با دقت بالا بتوانند بقاي این بیماران را در افراد مبتلا پیش‌بینی نمایند، مورد توجه است. تشخیص سرطان سینه با شبکه عصبی یکی از مدل هایی است که در میان محققین از محبوبیت بالایی بر خوردار است.