loading...

دانلود پروژه و پایان نامه و مقاله

Back propagation, آموزش شبکه BPN, الگوريتم ژنتيك, بهینه سازی, دانلود پایان نامه هوش مصنوعی, شبكه عصبي, شبكه عصبي BPN, شبکه عصبی Back propagation, مقالات هوش مص

آخرین ارسال های انجمن
عنوان پاسخ بازدید توسط
آیا می خواهید تجارت تعمیر تلویزیون را راه اندازی کنید؟ 1 65 bahman00
دانلود حل المسائل معادلات دیفرانسیل گرینبرگ 0 636 admin
دانلود حل المسائل معادلات دیفرانسیل و سیستم های دینامیکی پرکو 0 587 admin
دانلود حل المسائل معماری کامپیوتر جان هنسی 0 554 admin
دانلود حل المسائل مقدمه ای بر الگوریتم ها 0 569 admin
دانلود حل المسائل جبر خطی استرانگ 0 522 admin
دانلود حل المسائل جبر مجرد کیث نیکولسون 0 667 admin
حل المسائل کتاب منطق مری برگمن 0 544 admin
دانلود حل المسائل آشکارسازی و اندازه گیری پرتوها گلن نال 0 532 admin
دانلود حل المسائل ریاضیات برای مهندسی و علوم طبیعی کاربردهای محاسباتی در Maple و Math 0 534 admin
دانلود حل المسائل شبکه های عصبی مصنوعی بایا یگنانارایانا 0 615 admin
دانلود حل المسائل قطعات الکترونیکی نیمه هادی بن استریتمن 0 581 admin
دانلود حل المسائل قطعات نیمه رسانا فیزیک و تکنولوژی سایمون زی 0 567 admin
دانلود حل المسائل مبانی تولید مدرن موادو فرآیندها و سیستم ها 0 558 admin
دانلود حل المسائل مبانی کنترل و بهبود کیفیت میترا 0 540 admin
دانلود حل المسائل مکانیک و کنترل ربات گوپتا 0 543 admin
دانلود حل المسائل اصول مخابرات راجر زیمر 0 585 admin
دانلود حل المسائل اپتیک گری و نایت 0 539 admin
دانلود حل المسائل تئوری کنترل بهینه و کاربردهای آن در مدیریت 0 528 admin
دانلود حل المسائل تابش الکترومغناطیسی کلاسیک 0 567 admin

پروژه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از انتشار خطا BPN

سعید کیانی بازدید : 404 05 / 06 / 1396 نظرات (0)

پروژه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از انتشار خطا BPN

فرمت : Word

تعداد صفحات : ۴۲

این پروژه به همراه کد های متلب و داده های برنامه نویسی + مقالات استفاده شده ارائه می شود.

مقدمه

بسیاری از بررسی ها یک رشته بیت را با استفاده از الگوریتم ژنتیک به منظور بیان ساختار شبکه نگاشت داده اند تا کارایی شبکه های پس انتشار خطا را بهبود بخشند.

زیرا محدودیت ها در تکنیک های جستجوی گرادیان که برای مسائل بهینه سازی غیر خطی پیچیده استفاده می شدند،اغلب کارایی متناقض و غیر قابل پیش بینی را نتیجه داده اند.

این مقاله برروی چگونگی جمع آوری و ارزیابی مجدد ماتریس های وزن bpn تمرکز دارد، در حالیکه عملگرهای الگوریتم ژنتیک در هر نسل به منظور بهینه سازی ماتریس های وزن پردازش می شوند.


پروژه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از انتشار خطا BPN

در این روش over fitting، یک اشکال از bpn هاست که معمولا در طول مرحله بعد ازآموزش  شبکه عصبی با نزول خطای آموزش و افزایش خطای پیش بینی اتفاق می افتد ، قابل حذف شدن می باشد .

این مقاله هم چنین، پارامترها و توپولوژی شبکه عصبی را در جهت افزایش امکان پذیری اجرای فضای جواب برای مسائل غیرخطی پیچیده  توسعه می دهد.

مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN ) به طور گسترده در کاربردهای متفاوتی استفاده شده اند.

شبکه های پس انتشار خطا ، پرکاربردترین مورد استفاده در شبکه های عصبی مصنوعی،برای حل تعداد زیادی از مسائل واقعی بکار گرفته شده است.

پروژه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از انتشار خطا BPN

در سال های اخیر بسیاری از الگوریتم های  یادگیری به طور گسترده ای به منظور آموزش شبکه های عصبی برای حل مسائل پیچیده غیر خطی طراحی شده و توسعه یافته اند.

یکی از نقص ها ی اساسی در شبکه های عصبی جاری این است که تحقیق و پژوهش وابسته به طراحی شبکه عصبی می باشد.

طراحی یک شبکه عصبی شامل انتخاب یک مجموعه بهینه از پارامتر ها ی طراحی می باشدنحقخ تا همگرایی سریع را در طول آموزش و دقت مورد نیاز را هنگام فراخوانی بدست آورد.

قسمتی از نتایج پروژه

 

مطالب مرتبط
ارسال نظر برای این مطلب

نام
ایمیل (منتشر نمی‌شود)
وبسایت
:) :( ;) :D ;)) :X :? :P :* =(( :O @};- :B :S
کد امنیتی
رفرش
کد امنیتی
نظر خصوصی
مشخصات شما ذخیره شود ؟ [حذف مشخصات] [شکلک ها]
اطلاعات کاربری
  • فراموشی رمز عبور؟
  • آمار سایت
  • کل مطالب : 812
  • کل نظرات : 6
  • افراد آنلاین : 4
  • تعداد اعضا : 654
  • آی پی امروز : 54
  • آی پی دیروز : 88
  • بازدید امروز : 520
  • باردید دیروز : 182
  • گوگل امروز : 2
  • گوگل دیروز : 5
  • بازدید هفته : 1,169
  • بازدید ماه : 17,186
  • بازدید سال : 228,453
  • بازدید کلی : 1,911,611
  • کدهای اختصاصی