onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران 8⃣ جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF) #مرکز #سیگما #قضیه_کاور #kmeans #پروژه_عملی #رگرسیون #طبقه‌بندی #کلاسبندی…
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
8⃣ جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
✍ ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش می‌دهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که ازیک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب #کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی استفاده می‌کند و کاربردهای زیادی در عمل دارد. شبکه عصبی rbf رویکرد متفاوتی نسبت به پرسپترون چندلایه دارد و با یک رویکرد بسیار ساده و جالب مسائل پیچیده را حل می‌کند. برخلاف mlp که در آن وزنهای سیناپسی تمام لایه ها باید محاسبه می‌شدند در این شبکه لایه ورودی به صورت #مستقیم و بدون اینکه #وزن_سیناپسی در بین دولایه باشد به لایه پنهان وصل شده است. نورونهای لایه پنهان این شبکه به عنوان یک #کرنل_غیرخطی (گوسیrbf) عمل می‌کنند و وظیفه #نگاشت داده از فضای #غیرخطی به فضای #خطی را برعهده دارند. هر یک از نورنهای لایه پنهان به یک #مرکز و #سیگمای بهینه نیاز دارند تا به درستی داده را نگاشت دهند، برای محاسبه مراکز و سیگمای مراکز چندین روش مثل الگوریتم خوشه‌بند #kmeans مطرح شده که طبق کتاب این روشها را توضیح داده و در متلب #پیاده‌سازی کرده و مزایا و معایب هر روش را با مثال عملی توضیح می‌دهیم. در این جلسه به صورت مختصر مفهوم #خوشه‌بندی توضیح داده شده و سپس عملکرد الگوریتم kmeans جهت تعیین مراکز را توضیح داده‌ایم. بعد از پیدا کردن مراکز و سیگماهای بهینه در این شبکه لازم است که وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی نیز محاسبه شوند که برای محاسبه وزن سیناپسی بهینه سه روش #وینرهاف، #شبه_معکوس و #گرادیان_نزولی را توضیح داده و در متلب پیاده سازی کرده‌ایم. و در انتها چندین مثال و پروژه عملی از قبیل جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقه‌بندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) و #کلاسبندی داده سه کلاسه iris (#گل_زنبق) با استفاده از شبکه عصبی RBF انجام داده ایم که با کارایی این شبکه عصبی آشنا شده و بتوانید #پروژه‌های_عملی خودتان را با استفاده از این الگوریتم در متلب پیاده‌سازی کنید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 7 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه هشتم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/rbf/
💡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
8⃣ جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
✍ ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش می‌دهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که ازیک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب #کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی استفاده می‌کند و کاربردهای زیادی در عمل دارد. شبکه عصبی rbf رویکرد متفاوتی نسبت به پرسپترون چندلایه دارد و با یک رویکرد بسیار ساده و جالب مسائل پیچیده را حل می‌کند. برخلاف mlp که در آن وزنهای سیناپسی تمام لایه ها باید محاسبه می‌شدند در این شبکه لایه ورودی به صورت #مستقیم و بدون اینکه #وزن_سیناپسی در بین دولایه باشد به لایه پنهان وصل شده است. نورونهای لایه پنهان این شبکه به عنوان یک #کرنل_غیرخطی (گوسیrbf) عمل می‌کنند و وظیفه #نگاشت داده از فضای #غیرخطی به فضای #خطی را برعهده دارند. هر یک از نورنهای لایه پنهان به یک #مرکز و #سیگمای بهینه نیاز دارند تا به درستی داده را نگاشت دهند، برای محاسبه مراکز و سیگمای مراکز چندین روش مثل الگوریتم خوشه‌بند #kmeans مطرح شده که طبق کتاب این روشها را توضیح داده و در متلب #پیاده‌سازی کرده و مزایا و معایب هر روش را با مثال عملی توضیح می‌دهیم. در این جلسه به صورت مختصر مفهوم #خوشه‌بندی توضیح داده شده و سپس عملکرد الگوریتم kmeans جهت تعیین مراکز را توضیح داده‌ایم. بعد از پیدا کردن مراکز و سیگماهای بهینه در این شبکه لازم است که وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی نیز محاسبه شوند که برای محاسبه وزن سیناپسی بهینه سه روش #وینرهاف، #شبه_معکوس و #گرادیان_نزولی را توضیح داده و در متلب پیاده سازی کرده‌ایم. و در انتها چندین مثال و پروژه عملی از قبیل جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقه‌بندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) و #کلاسبندی داده سه کلاسه iris (#گل_زنبق) با استفاده از شبکه عصبی RBF انجام داده ایم که با کارایی این شبکه عصبی آشنا شده و بتوانید #پروژه‌های_عملی خودتان را با استفاده از این الگوریتم در متلب پیاده‌سازی کنید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 7 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه هشتم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/rbf/
💡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
شبکه عصبی RBF(جلسه هشتم) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش می‌دهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که از یک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی…