onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران 4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب #پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی، #…
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه با قانون یادگیری #پس_انتشار_خطا در متلب
این جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم #LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را برطرف کرد ولی خودش یک #ایراد اساسی دارد. که این ایراد در تمام شبکههای عصبی تک لایه وجود دارد. ایراد شبکه عصبی آدالاین و یا پرسپترون تک لایه در #ساختارشان هست و به خاطر اینکه #تک_لایه هستند نمی توانند مسائل #غیرخطی مثل xor را حل کنند. برای حل این مسئله شبکه عصبی پرسپترون چندلایه مطرح شده است که با اضافه کردن #چند_لایه_پنهان توانستهاند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کنند. در این جلسه تئوری الگوریتم پس انتشار خطا کامل توضیح داده میشود و در نهایت در متلب مرحله به مرحله پیادهسازی می شود. این جلسه برای همه گروه دانشجویی و مهندسی بسیار مفید هست و میتوانند بعد از مشاهده ویدیو هم #پروژههای_تخصصی خودشان را انجام دهند و هم ایدههای خود را در الگوریتم پس انتشار خطا ارائه بکنند. برای اینکه در این جلسه به مشکل نخورید بهتر است با #مشتقگیری آشنا باشید. جلسه کاملی هست و به جرات میتوان گفت که #اولین دورهای هست که به صورت تخصصی چنین شبکهای را به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی میکند.
بعد از اینکه شبکه عصبی در متلب پیاده شد، #عملکرد_لایههای_مختلف شبکه با #مثال_عملی توضیح داده میشود تا به صورت دقیق و عملی با ساختار و عملکرد شبکههای عصبی چندلایه آشنا شوید و متوجه شوید که شبکههای عصبی چندلایه چطور یک مسئله پیچیده را با سادهسازی مسئله در لایههای مختلف حل می کنند. این جلسه، جلسه مورد علاقه من هست و تمام سعیم را کردم که به #زبان_ساده و در عین حال تخصصی و #جامع شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و قانون یادگیری پس انتشار خطا را توضیح دهم و امیدوارم برای شما مفید باشد.
در انتهای دوره چندین پروژه عملی از جمله #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی #طبقهبندی) و #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه به صورت #گام_به_گام در متلب پیادهسازی شد تا با انجام پروژههای عملی هم آشنا شوید و بتوانید پروژههای تخصصی خودتان را با مشاهده این ویدیو انجام دهید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت خرید جلسه چهارم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/multilayer-perceptron-with-backpropagation-algorithm/
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه با قانون یادگیری #پس_انتشار_خطا در متلب
این جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم #LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را برطرف کرد ولی خودش یک #ایراد اساسی دارد. که این ایراد در تمام شبکههای عصبی تک لایه وجود دارد. ایراد شبکه عصبی آدالاین و یا پرسپترون تک لایه در #ساختارشان هست و به خاطر اینکه #تک_لایه هستند نمی توانند مسائل #غیرخطی مثل xor را حل کنند. برای حل این مسئله شبکه عصبی پرسپترون چندلایه مطرح شده است که با اضافه کردن #چند_لایه_پنهان توانستهاند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کنند. در این جلسه تئوری الگوریتم پس انتشار خطا کامل توضیح داده میشود و در نهایت در متلب مرحله به مرحله پیادهسازی می شود. این جلسه برای همه گروه دانشجویی و مهندسی بسیار مفید هست و میتوانند بعد از مشاهده ویدیو هم #پروژههای_تخصصی خودشان را انجام دهند و هم ایدههای خود را در الگوریتم پس انتشار خطا ارائه بکنند. برای اینکه در این جلسه به مشکل نخورید بهتر است با #مشتقگیری آشنا باشید. جلسه کاملی هست و به جرات میتوان گفت که #اولین دورهای هست که به صورت تخصصی چنین شبکهای را به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی میکند.
بعد از اینکه شبکه عصبی در متلب پیاده شد، #عملکرد_لایههای_مختلف شبکه با #مثال_عملی توضیح داده میشود تا به صورت دقیق و عملی با ساختار و عملکرد شبکههای عصبی چندلایه آشنا شوید و متوجه شوید که شبکههای عصبی چندلایه چطور یک مسئله پیچیده را با سادهسازی مسئله در لایههای مختلف حل می کنند. این جلسه، جلسه مورد علاقه من هست و تمام سعیم را کردم که به #زبان_ساده و در عین حال تخصصی و #جامع شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و قانون یادگیری پس انتشار خطا را توضیح دهم و امیدوارم برای شما مفید باشد.
در انتهای دوره چندین پروژه عملی از جمله #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی #طبقهبندی) و #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه به صورت #گام_به_گام در متلب پیادهسازی شد تا با انجام پروژههای عملی هم آشنا شوید و بتوانید پروژههای تخصصی خودتان را با مشاهده این ویدیو انجام دهید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت خرید جلسه چهارم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/multilayer-perceptron-with-backpropagation-algorithm/
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پرسپترون چندلایه (جلسه چهارم) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ین جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه…