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. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش است. در این فیلم آموزشی علاوه بر توضیحات سورس کد شبکه عصبی Heb در متلب توضیح داده می شود.
فیلم آموزش شبکه عصبی Heb در متلب
فیلم آموزشی که در مورد شبکه عصبی heb در این بخش قرار داده شده بصورت کامل به توضیح این نوع از شبکه عصبی پرداخته شده و در متلب Matlab پیاده سازی شده است. در ادامه می توانید پیش نمایشی از این آموزش را مشاهده فرمایید.
پیش نمایش
توجه: ممکن است که به خاطر سرعت پایین اینترنت شما، نمایش آنلاین با کیفیت پایین تر از کیفیت ویدئوی اصلی نمایش داده شوند. این ویدئو یک نسخه 6 دقیقه ای از آموزش است.
مشخصات فیلم آموزشی
نام اثر : شبکه عصبی Heb در متلب
مدرس : مهندس حسن سعادتمند
مدت زمان : 30 دقیقه
زبان آموزش : فارسی
حجم فایل : 1 فایل با فرمت rar با حجم 89.7 مگابایت
فرمت ویدئو : MP4 با کیفیت متوسط
پس از خرید این مجموعه آموزشی سورس کد + فیلم آموزشی در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
درباره محصول
فیلم آموزش شبکه عصبی بازگشتی heb در متلب عنوان محصولی است که در این پست به آن پرداخته شده است. در این آموزش به توضیح و تشریح شبکه عصبی هب در متلب پرداخته شده و بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و بازبینی شده است. محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.
قوانین ثبت دیدگاه
- دیدگاه های فینگلیش تایید نخواهند شد.
- دیدگاه های نامرتبط به مطلب تایید نخواهد شد.
- از درج دیدگاه های تکراری پرهیز نمایید.
- امتیاز دادن به محصول فقط مخصوص خریداران آن می باشد.
اطلاعات فروشنده
- نام فروشگاه: حسن سعادتمند
- فروشنده: حسن سعادتمند
- آدرس: خراسان شمالی
- 5.00 امتیاز از 6 دیدگاه
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.
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.
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.
انتخاب ویژگی با الگوریتم رقابت استعماری در متلب
این آموزش به مسئله انتخاب ویژگی یا Feature Selection در مسائل Classification یا دسته بندی از حوزه الگوریتم های یادگیری ماشین و داده کاوی می پردازد. در انتخاب ویژگی در این آموزش از یک الگوریتم فرا ابتکاری یا متاهیورستیک در حوزه محاسبات تکاملی و فرآیند تکامل اجتماعی – سیاسی با نام الگوریتم رقابت استعماری استفاده شده است.
آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ در متلب
این الگوریتم در مقاله ای با عنوان A novel metaheuristic method for solving constrained engineering optimization problems: Crow search algorithm از ژورنال معتبر Computers and Structures در انتشارات الزویر در سال 2016 به چاپ رسیده است. در این مقاله یک بهینه ساز فراابتکاری جدید، به نام الگوریتم جستجوی کلاغ CSA، مبتنی بر رفتار هوشمند کلاغ ها ارائه شده است.
محصولات مشابه
قیمت 28,000 تومان
این محصول، فیلم آموزشی و بصورت rar قابل دانلود است. بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود محصول در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
حسن سعادتمند
مشاهده فروشگاهکارشناس ارشد کنترل از دانشگاه فردوسی مشهد. زمینه های کاری تخصصی ایشان علاوه بر مهندسی کنترل، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری ماشین و داده کاوی است. ایشان علاوه بر سابقه تدریس در زمینه مباحث مهندسی کنترل، الگوریتم های فراابتکاری، سیستم های فازی، شبکه های عصبی، داده کاوی، رباتیک و آموزش پیاده سازی مباحث ذکر شده در محیط نرم افزار متلب (MATLAB)، مسلط به زبان های برنامه نویسی پایتون (Python)، سی پلاس پلاس (++C)، سی شارپ (#C) و سی (C) نیز می باشند.
امین جلیل زاده(مدیریت)
نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.