دانلود کد متلب شبکه عصبی پرسپترون دو لایه

 ورودی و خروجی: پیش از این، نرم افزار Matlab حرفهایها پرسپترون ساده، که شامل یادگیری غذا به جلو بر اساس دو لایه مورد بحث. امروز ما قصد داریم برای اضافه کردن کمی پیچیدگی های بیشتر از جمله یک لایه سوم، یا یک لایه پنهان به شبکه می باشد. یک دلیل برای انجام این کار است در مفهوم تفکیک خطی است. در حالی که گیت های منطقی مانند “OR”، “و” یا “NAND” می تواند ۰ و ۱ را از هم جدا شده یک خط (یا ابرصفحه در ابعاد چندگانه)، این جدایی خطی امکان پذیر نمی باشد برای “XOR” (منحصر به فرد OR) .Similar به نورون های بیولوژیکی که زمانی که یک آستانه خاص رسیده است فعال، ما یک بار دیگر خواهد استفاده از تابع انتقال سیگموئید به ارائه فعال سازی غیر خطی از شبکه عصبی ما. همانطور که ما در درس قبلی ما گفته شد، تابع سیگموئید ۱ / (۱ + E ^ (- X)) همه ارزش ها بین طیف وسیعی از ۰ و ۱٫ همچنین نیاز به تابع در پرسپترون چند لایه، که استفاده از پس انتشار برای یادگیری اسکواش ، این است که این تابع فعال سیگموئید به طور مداوم مشتق است.

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