📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب

مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

5⃣ نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
#نرخ_یادگیری
#ثابت #متغیر_با_زمان
#search_then_converge
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی، #تشخیص_سرطان_سینه
 #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
6⃣ جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)

#نرخ_یادگیری #دلتا_دلتا
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
7⃣ جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)

#نرخ_یادگیری #دلتا_بار_دلتا
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

9⃣ جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )

ما تا جلسه هشتم از مباحث #کتاب معروف   Simon haykin استفاده کردیم و در دو جلسه آینده قصد داریم #پیاده‌سازی دو تا شبکه عصبی معروف #ELM و #PNN را طبق #مقالات_تخصصی آموزش دهیم تا با پیاده‌سازی مقالات تخصصی نیز آشنا شوید. شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه دو ایراد اساسی در زمان آموزش دارد: ایراد اول شبکه این است که از #گرادیان_نزولی برای تنظیم وزنها استفاده می‌کند و این باعث می‎شود که پروسه آموزش زمانبر باشد، مخصوصا زمانی که حجم داده آموزشی زیاد باشد! ایراد دوم این شبکه تعداد زیاد #پارامترها است. در این شبکه پارامترهای زیادی باید در پروسه آموزش تنظیم شوند و همین باعث می‌شود که زمان آموزش بسیار بالا باشد. شبکه عصبی ELM یک رویکرد بسیار ساده‌ای و در عین حال جالب برای حل این مسئله ارائه کرده است و به همین دلیل #سرعت_یادگیری بسیار بالایی دارد و سرعت یادگیری آن در مقایسه با #MLP شاید بتواند گفت 1000 برابر و حتی بیشتر شده است. این شبکه ساختاری همانند #RBF دارد ولی کلا یک پارامتر در طول آموزش تنظیم می‌‌کند. برخلاف RBF که وزنهای سیناپسی بین لایه ورودی و لایه پنهان ثابت و مقدار یک بود، در این شبکه لایه ورودی با یک سری وزن به لایه پنهان وصل شده شده است، البته خوبی #ماجرا اینجا هست که در این شبکه به وزنها یک مقدار #تصادفی در همان ابتدا اختصاص می‌دهند و نیازی نیست در طول آموزش تنظیم شوند. نورونهای لایه پنهان یک نورون معمولی هستند و نیازی به پیدا کردن مراکز و سیگمای هر نورون نیست و در نهایت تنها پارامتر قابل تنظیم این شبکه وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی است. ELM یک شبکه #رو_به_جلو هست و با استفاده از روش #شبه_معکوس وزنهای سیناپسی را در یک لحظه محاسبه می‌کند. و همین امر باعث شده سرعت یادگیری این شبکه #بسیار_بالا باشد. نکته جالب ماجرا اینجاست که عملکرد این الگوریتم بسیار بالاست و با اینکه تعداد پارامتر قابل تنظیم کمتری دارد ولی عملکرد بسیار خوبی در مقالات برای این الگوریتم گزارش شده است.

🔘 در این ویدیو ما تئوری یادگیری این شبکه را طبق مقاله #به_زبان_ساده توضیح داده و سپس به صورت #مرحله_به_مرحله در متلب پیاده‌سازی کرده‌ایم. و در انتها برای اینکه با کارایی این مدل آشنا شوید چندین #پروژه_عملی از قبیل #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 ELM انجام داده‌ایم.

🔘 ما تا این جلسه برای #ارزیابی شبکه‌های عصبی از روش معمول (the hold out validation method) استفاده می‌کردیم که در آن یکبار داده به دو بخش #آموزش و #تست تقسیم شده و مدل یکبار آموزش و تست می‌شود. زمانی که تعداد داده کم باشد استفاده از این روش ارزیابی مناسب نیست و باید از روشهای استاندارد دیگری استفاده کنیم. ما در این جلسه #روشهای_ارزیابی 
k-fold cross validation، 
random subsampling 
leave one out validation 
را توضیح داده و سپس مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی کرده‌ایم و درنهایت پروژه‌های عملی را با استفاده از این روشها ارزیابی می‌کنیم تا با #ارزیابی_استاندارد یک مدل #یادگیری_ماشین آشنا شوید و در پروژه های خود استفاده کنید.

🔺نکته: مباحث ‌این جلسه طبق مطالب مقاله پیوست می‌باشد.

 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه نهم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇

https://onlinebme.com/product/elm-neural-networks/

💡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

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

💡 اول ترم را با یادگیری شبکه‌های عصبی شروع کنیم 😊

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی گام به گام شبکه‌های عصبی در متلب

🔴 #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی به صورت #گام_به_گام پیاده سازی شده و روی پروژه های عملی اعمال میشوند👌

🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #گام_به_گام
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتر و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

✅ جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

#پروژه_محور
از #پروژه های انجام شده و #مقالات پیاده سازی شده در این دوره میتوانید در پروژه های درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنید👌

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

شبکه عصبی چگونه کار می‌کند؟ و چرا تبدیل به تجارتی عظیم شده است؟

🔺در چند دهه‌ گذشته، شاهد افزایش قابل توجهی در توانایی پردازش اطلاعات پیرامون توسط کامپیوترها بوده‌ایم. گوشی‌های هوشمند کلام را به متن تبدیل می‌کنند. ماشین‌های خودران، اشیا را در جاده شناسایی می‌کنند و از برخورد با آن‌ها جلوگیری می‌کنند.

🔷در پس تمام این پیشرفت‌ها یک تکنیک هوش مصنوعی قرار دارد به نام یادگیری عمیق. یادگیری عمیق بر اساس شبکه عصبی کار می‌کند. شبکه‌های عصبی اطلاعات ورودی را طی گذر از لایه‌هایی سازمان یافته به خروجی بعدشان منتقل می‌کنند.

🔺دانشمدان علوم کامپیوتر از سال 1950 مشغول به آزمایش شبکه عصبی بوده اند. اما دو اتفاق بزرگ در سال‌های 2012 و 1986 منجر به صنعت یادگیری عمیق امروزی شدند.  در سال 2012 – انقلاب یادگیری عمیق- توانستیم عملکرد شبکه عصبی را با ایجاد تعداد لایه‌های بسیار، به وضوح ارتقا دهیم. این دست آورد حاصل مهیا بودن میزان عظیم داده و قدرت محاسباتی بالای تامین شده تا آن سال بود .

نویسنده: پریسا ایلون

✅ در ادامه توضیح خواهیم داد شبکه عصبی چیست، چطور کار میکند، و از کجا پیدا شد👇👇
https://onlinebme.com/how-neural-networks-work-and-why-theyve-become-a-big-business/
#شبکه_عصبی
#یادگیری_ماشین
#پرسپترون
#پس_انتشار_خطا

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme