الشبكات العصلونية مكتبة nnstart

1. Neural Network Toolbox
(NNSTART)
‫األسود‬ ‫ماجد‬ ‫نبيل‬

2. •‫عن‬ ‫للقارئ‬ ‫فكرة‬ ‫إعطاء‬ ‫هو‬ ‫الموضوع‬ ‫هذا‬ ‫من‬ ‫الرئيسي‬ ‫السبب‬ANN TOOLBOX‫بيئة‬ ‫في‬
MATLAB.
•‫ع‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫وذلك‬ ‫ومخرجات‬ ‫مدخالت‬ ‫لها‬ ‫ما‬ ‫شبكة‬ ‫لتكييف‬ ‫دراسة‬ ‫عن‬ ‫عبارة‬ ‫هي‬ ‫العصبية‬ ‫الحسابات‬‫ملية‬
‫تعليم‬‫بأ‬‫أبسط‬ ‫وبعبارة‬ ‫تجريبية‬ ‫معرفة‬ ‫بتخزين‬ ‫تقوم‬ ‫ثم‬ ‫للشبكة‬ ‫معينة‬ ‫مهام‬ ‫عن‬ ‫أمثلة‬ ‫دخال‬
•‫مضت‬ ‫أحداث‬ ‫من‬ ‫بالتعلم‬ ‫المختلفة‬ ‫للتطبيقات‬ ‫سماح‬ ‫أال‬ ‫ليست‬ ‫هي‬
•‫المناسب‬ ‫الخرج‬ ‫على‬ ‫الحصول‬ ‫حتى‬.
•‫ماضيه‬ ‫من‬ ‫األنسان‬ ‫يكتسبها‬ ‫التي‬ ‫البشرية‬ ‫كالتجربة‬.
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN MATLAB

3. .<Nnstart> ‫ماتالب‬ ‫في‬ ‫األوامر‬ ‫نافذة‬ ‫في‬ ‫نكتب‬ nnToolbox ‫لفتح‬
‫المشاكل‬ ‫من‬ ‫مختلفة‬ ‫أنواع‬ ‫حل‬ ‫على‬ ‫تساعدك‬ ‫األربع‬ ‫الخيارات‬ ‫هذه‬ ‫من‬ ‫واحدة‬ ‫كل‬
‫بالشكل‬ ‫موضحة‬.

4. Fitting app .
•‫نستطيع‬ ‫المالئمة‬ ‫تطبيق‬ ‫يسمى‬ ‫وهوما‬
•‫تربط‬ ‫عصبونية‬ ‫شبكة‬ ‫جعل‬ ‫خالله‬ ‫من‬
•‫البيانات‬ ‫بواسطة‬data‫المدخالت‬ ‫بين‬
•‫الرقمية‬ ‫واألهداف‬ ‫الرقمية‬(‫الخرج‬.)

5. ‫على‬ ‫بالنقر‬next‫ننتقل‬‫ا‬‫لى‬select data
•‫النافذة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫نحدد‬
•‫المطلوبة‬ ‫والمخرجات‬ ‫اإلدخال‬ ‫بيانات‬
•‫مصفوفة‬ ‫شكل‬ ‫على‬ ‫بتحميلها‬ ‫وذلك‬
•‫وهناك‬ ‫واحد‬ ‫عامود‬ ‫أو‬ ‫واحد‬ ‫بسطر‬
•‫أيضا‬ ‫خيار‬load example data
•‫موجودة‬ ‫بيانات‬ ‫تحميل‬ ‫خالله‬ ‫من‬ ‫يمكنك‬
•‫التجريب‬ ‫بغرض‬ ‫وذلك‬ ‫مسبقا‬.

6. ‫على‬ ‫بالنقر‬next‫الى‬ ‫ننتقل‬validation and test data
‫الثالث‬ ‫البارامترات‬ ‫تحديد‬ ‫الخطوة‬ ‫هذه‬
•Training‫هذا‬‫البارمتر‬
•‫تقدم‬ ‫التي‬ ‫العينات‬ ‫عدد‬ ‫يحدد‬
•‫التعديل‬ ‫ويتم‬ ‫التدريب‬ ‫أثناء‬ ‫للشبكة‬
•‫الصادر‬ ‫الخطأ‬ ‫حسب‬.
•Validation‫بارمتر‬‫سيتخدم‬
•‫لقياس‬‫أستقرار‬‫الشبكة‬
•‫االستقرار‬ ‫عندما‬ ‫التدريب‬ ‫وليوقف‬
•‫التحسن‬ ‫عن‬ ‫يتوقف‬.
•Testing‫بالتدريب‬ ‫عالقة‬ ‫له‬ ‫ليس‬ ‫هذا‬,
•‫بعد‬ ‫الشبكة‬ ‫الختبار‬ ‫قيم‬ ‫يوفر‬ ‫انما‬
•‫التدريب‬.

7. Next to network architecture
•‫تركه‬ ‫ويمكن‬ ‫المشكلة‬ ‫لحل‬ ‫نريدها‬ ‫التي‬ ‫الشبكة‬ ‫بنية‬ ‫اختيار‬‫على‬ ‫ا‬
‫االفتراضي‬ ‫الوضع‬.

8. Train and result

9. Pattern Recognition app
•‫يال‬ ‫بما‬ ‫وذلك‬ ‫المداخل‬ ‫تصنف‬ ‫أن‬ ‫الشبكة‬ ‫من‬ ‫نريد‬ ‫الخيار‬ ‫هذا‬ ‫في‬‫ئم‬
‫الخرج‬ ‫في‬ ‫األهداف‬ ‫من‬ ‫محددة‬ ‫تصنيفات‬.
•‫التالية‬ ‫الخطوات‬
•‫التي‬ ‫نفسها‬ ‫هي‬
•‫خيار‬ ‫في‬ ‫شرحها‬ ‫تم‬
•fitting app‫اختيار‬ ‫من‬‫بارمترات‬
•‫خيار‬ ‫الى‬ ‫الشبكة‬ ‫بنية‬ ‫الى‬ ‫التدريب‬
•‫التريب‬‫والنتائج‬.

10. ‫الكود‬ ‫وحفظ‬ ‫النتائج‬ ‫حفظ‬.

11. ‫الثالث‬ ‫الخيار‬clustering app
‫للشبكة‬ ‫سيتيح‬ ‫الخيار‬ ‫هذا‬
‫بتجميع‬ ‫العصبونية‬
‫حسب‬ ‫وذلك‬ ‫البيانات‬
‫بينها‬ ‫فيما‬ ‫التشابه‬ ‫نسب‬.

12. ‫الثالث‬ ‫الخيار‬clustering app
‫على‬ ‫ستساعدك‬ ‫األداة‬ ‫هذه‬
‫أختيار‬‫وتصميم‬ ‫البيانات‬
‫أدا‬ ‫وتقييم‬ ‫شبكة‬ ‫وتدريب‬‫ئها‬
‫تصويرية‬ ‫أدوات‬ ‫باستخدام‬.

13. ‫التصويرية‬ ‫التقييم‬ ‫أدوات‬
‫منتظمة‬ ‫مسدسة‬ ‫خاليا‬ ‫بنية‬ ‫على‬ ‫الخرج‬ ‫تظهر‬ ‫األداة‬ ‫هذه‬
‫بمصفوفة‬.

14. ‫ال‬ ‫توافقيات‬ ‫مدى‬ ‫لنا‬ ‫يظهر‬ ‫التوافقيات‬ ‫خيار‬‫مع‬ ‫خرج‬
‫المدخلة‬ ‫القيم‬.