دانلود رایگان کد متلب شبکه عصبی MLP پس انتشار

 پس انتشار یک الگوریتم پیچیده ای است که می تواند مورد استفاده قرار گیرد برای آموزش شبکه عصبی است. ریاضیات پس انتشار به خوبی مستند، اما برنامه نویسی در آخرین فصل دیدیم که چگونه شبکه های عصبی می تواند وزن و تعصبات خود را با استفاده از الگوریتم گرادیان نزولی یاد بگیرند. بود وجود دارد، با این حال، یک شکاف در توضیح ما: ما بحث که چگونه به محاسبه شیب تابع هزینه. که کاملا فاصله است! در این فصل من یک الگوریتم سریع برای محاسبه مانند شیب، یک الگوریتم شناخته شده به عنوان پس انتشار را توضیح دهد. ب در شبکه می باشد. برای انتشار به کار ما نیاز به ایجاد دو فرض اصلی در مورد شکل تابع هزینه. قبل از بیان آن مفروضات، هر چند، آن را مفید به یک تابع به عنوان مثال هزینه در ذهن داشته باشند. ما تابع هزینه درجه از فصل آخر را با استفاده از (معادله CF (6)). در نماد های بخش قبل، هزینه درجه دوم به صورت Y نیز یک پارامتر ثابت. به طور خاص، آن چیزی که ما می توانیم با تغییر وزن و تعصبات به هیچ وجه تغییر دهید، به عنوان مثال، آن چیزی است که شبکه های عصبی می آموزد نیست. و پس از آن را حس می کند به نظر ل و شیب تابع هزینه. من دولت چهار معادلات زیر کلیک کنید. هشدار داده می شود، هر چند: شما نباید انتظار داشته بلافاصله جذب معادلات. چنین انتظار خواهد به ناامیدی منجر شود. در واقع، معادلات انتشار هستند تا غنی که درک آنها را به خوبی نیاز به زمان قابل توجه و صبر به عنوان شما به تدریج حفر کردن عمیق تر به معادلات. خبر خوب این است که چنین صبر و شکیبایی است بیش از چند بار بازپرداخت. و به این ترتیب بحث در این بخش صرفا آغاز، کمک به شما در راه به درک کاملی از معادلات.

دانلود رایگان جزوه کتاب آموزشی دوره آموزش تدریس خصوصی پایان نامه فارسی انگلیسی ارشد دکتری دانشگاه شریف تهران امیر کبیر دانلود رایگان مقاله با ترجمه انجام پروژه های دانشجویی matlab دانلود ppt word pdf مهندسی برق هوش مصنوعی کامیوتر مکانیک عمران صنایع مدیریت