Recommended
More Related Content
Featured
Featured (20)
UploadFile_6976.ppt
- 2. مزایا شبکه از انتظارات و عصبی عصبی شبکه های قابلیت پرسپترون دسته خطی جداسازی و بندی شبکه توسط عصبی یادگیری فرآیند یادگیری انواع ماشین - نظارت با یادگیری - نظارت بدون یادگیری - تقویتی یادگیری ارزیابی یادگیری هب شبکه ( نظارت با یادگیری ) فهرست
- 3. عصبی شبکه از انتظارات و مزایا
- 4. عصبی شبکه از انتظارات و مزایا
- 6. عصبی های شبکه های قابلیت تابع یک محاسبه معلوم ناشناخته تابع یک تقریب الگو شناسائی پردازش سیگنال یادگیری فوق موارد انجام
- 9. خروحی پرسپترون توسط رابطه زیر مشخص میشود : که برای سادگی را آن توان می بصورت زیر نشان داد : یادگیری یک پرسپترون O(x1 , x2,…, xn) = 1 if w0 + w1 x1 + w2 x2 + … + wn xn > 0 -1 otherwise یادگیری پرسپترون عبارت است از : پیدا کردن مقادیردرستی برای W بنابراین از منظور یادگیری پرسپترون عبارت است ازمجموعه تمام مقادیر حقیقی ممکن برای بردارهای وزن . O(X) = sgn(WX) where Sgn(y) = 1 if y > 0 -1 otherwise
- 12. بایاس افزودن • افزودن بایاس موجب می شود تا استفاده از شبک ه پرسپترون با سهولت بیشتری انجام شود . • اس به نیازی بایاس یادگیری برای اینکه برای از تفاده صور به را بایاس باشیم نداشته دیگری قانون یک ت ثابت مقدار با ورودی 1 وزن و گرفته نظر در b را میدهیم اختصاص آن به . i i iw x b y ˆ 2 1 w w b 2 1 1 x x
- 15. عصبی شبکه با ساده بندی دسته
- 25. نظارت با یادگیری SUPERVISED LEARNING
- 26. نظارت با یادگیری SUPERVISED LEARNING
- 27. نظارت تحت یادگیری از کاربردهایی
- 28. نظارت بدون یادگیری UNSUPERVISED LEARNING
- 29. نظارت بدون یادگیری UNSUPERVISED LEARNING
- 30. نظارت بدون یادگیری از کاربردهایی
- 34. تقویتی یادگیری یک مراحل
- 35. یادگیری های سیستم ارزیابی
- 36. هب شبکه ( نظارت با یادگیری )
- 45. هب شبکه در ها داده نمایش