خانه محصولات حساب کاربری ثبت نام

342000 پاورپوینت

130560 کاربر

2369700 دانلود فایل

ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی

کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید

برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید

شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات /powerpoint / دانلود پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی (کد6983)

سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir

دانلود پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی (کد6983)

شناسه محصول و کد فایل : 6983

نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت

قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر

امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...

با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید

تماس با پشتیبانی 09164470871

فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با کار افرینی تاریخچه ، مشکلات ، اقتصادی (کد6999)

دانلود پاورپوینت کامل کنترل مایع و مایع درمانی (کد6998)

دانلود پاورپوینت کامل کنترل و اندازه گیری فیزیکوشیمیایی انواع ناخالصی ها (کد6997)

دانلود پاورپوینت کامل موارد مصرف انرژي (معادله مومنتوم) در جريان كانال باز (کد6996)

دانلود پاورپوینت کامل کلیات و اهداف سازمان حفاظت محيط زيست (کد6995)

دانلود پاورپوینت کامل تعریف پدیده تشدید زیر سنکرون (کد6994)

دانلود پاورپوینت کامل معرفی و کاربرد های کامپیوترهای قابل پوشیدن (کد6993)

دانلود پاورپوینت کامل تاثير عوامل فرسودگي، شرايط محيطي کالیبریشن (کد6992)

دانلود پاورپوینت کامل کارگاه تحلیل عاملی اکتشافی با استفاده از نرم افزار SPSS (کد6991)

دانلود پاورپوینت کامل حق بيمار و مسئوليت ما ايمنی بيمار (کد6990)

دانلود پاورپوینت کامل نکات مهم و اهمیت ایمن سازی بدن (کد6989)

دانلود پاورپوینت کامل کارتونهای قدیمی دوران کودکی (کد6988)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با کارت گرافيک و مانيتور (کد6987)

دانلود پاورپوینت کامل موارد استفاده منطق فازی در مدلسازی (کد6986)

دانلود پاورپوینت کامل کاربرد فناوری اطلاعات و ارتباطات در جنگ (کد6985)

دانلود پاورپوینت کامل معاینه بالینی ، انواع کمر درد منشاء و خصوصیات بالینی (کد6984)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با انواع کارافرینی و کسب کار (کد6982)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با قلم نوری(Light Pen) (کد6981)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با قرص جلوگیری مزایا و معایب (کد6980)

دانلود پاورپوینت کامل فيزيولوژی پزشکی فيزيولوژی غشاء سلول (کد6987)

دانلود پاورپوینت کامل قسمت های مختلف گوش فيزيک گوش و شنوايي (کد6977)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با فیزیک پایه 1( مکانیک) ، مفهوم، مدل ، قانون ونظریه (کد6976)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با کاربرد نانو در فناوری صنعت آب و فاضلاب (کد6975)

دانلود پاورپوینت کامل احتیاجات غذایی فسفرو فسفر در گاوهای شیری (کد6973)

دانلود پاورپوینت کامل فرستنده های رادیویی مدولاتور و اسلاتور و تقویت کننده RF و آنتن (کد6972)

دانلود پاورپوینت کامل فرایند اثبات عام (کد6971)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با تصویه فاضلاب های صنعتی (کد6970)

دانلود پاورپوینت کامل تعریف ، نشانه ها ، عوامل غفلت (کد6969)

دانلود پاورپوینت کامل اشنایی با جنبه های کاربردی و عوامل محيطي و تنش (کد6968)

دانلود پاورپوینت کامل دستور العمل تهیه کمپوت آناناس (کد6967)

دانلود پاورپوینت کامل عامل های زیان اور شمیای در محیط کار (کد6966)

دانلود پاورپوینت کامل عمليات تحت فشار انواع سيستمهاي آبياري باراني (کد6965)

توضیحات محصول دانلود پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی (کد6983)

دانلود پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی

عنوان قبلی : کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی

دانلود پاورپوینت کامل تئوری شبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم

عنوان های پاورپوینت :

\nکار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی\n\nمیانگین متحرک\n\nمیانگین متحرک وزندار\n\nپاسخ فرکانس\n\nمدلهایی برای سریهای زمانی\n\nAuto-regressive Model\n\n \n\nشبکه های عصبی جهت پردازش سریهای زمانی\n\n \n\nانواع توابع Radial Basis\n\nدرونیابی\n\nشبکه های عصبی RBF\n\nآموزش\n\nLeast Square Function\n\nآموزش مراکز توابع Basis\n\nآموزش وزنهای لایه خروجی\n\nRBFN\n\n

\n\n

دانلود پاورپوینت کامل شبکه های عصبی مصنوعی وروان عصبی

\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\nهمچنین به غیر از مبدأ می توان فاصله را نسبت به یک نقطه دیگر در نظر گرفت.\n\nρ(x,c) = ρ( | | x − c | | )\n\nدر این صورت نقطه c را مرکز می نامند.\n\nانواع توابع Radial Basis\n\nبرخی از انواع معمول این توابع عبارتند از:\n\nتابع گاوسی\n\nρ(r) =exp( − βr2) for some β>0\n\nتابع Multiquadratic:\n\nThin Plate Spline\n\nρ(r) =r2log(r)\n\nدرونیابی\n\nیک ترکیب خطی از توابع Radial Basis یعنی\n\nرا می توان جهت درونیابی هرتابع پیوسته در یک بازه ، با دقت دلخواه استفاده کرد.\n\nکه های عصبی RBF\n\nبه طور معمول شبکه های عصبی RBF از سه لایه تشکیل می شوند: لایه ورودی ، یک لایه پنهان که نرونهای آن دارای تابع RBF هستند و لایه خروجی.\n\nخروجی هر یک نرونهای لایه آخر را می توان به شکل کلی زیر نمایش داد.\n\nکه در آن x بردار ورودی ، N تعداد نرونها در لایه پنهان ، ci بردار مرکز تابع RBF در هر یک از نرونهای لایه پنهان و ai وزنهای ورودی به نرون لایه خروجی می باشند.\n\nنکته : بعد بردار C هر نرون با بعد بردار X برابر است. بنا براین :\n\nکه در آن k تعداد نرونهای لایه ورودی است.\n\nآموزش\n\nدر یک شبکه RBF سه پارامتر را جهت تطبیق شبکه با کاربرد مورد نظر می توان تنظیم کرد. بردار های مرکز تابع RBF ، وزنهای لایه خروجی wi و پارامتر وزن تابع RBF یعنی βi .\n\nدر برخی موارد ، استفاده از یک تابع هدف ایده مناسبی است. در این موارد در مرحله آموزش بر اساس تأثیر تغییر هر یک از پارامتر ها بر تابع هدف نسبت به کاهش یا افزایش آن پارامتر در هر مرحله اقدام می شود.\n\nLeast Square Function\n\nکه درآن\n\nکمینه کردن تابع Least Squares از طریق تغییر متناسب وزنها در هر مرحله از فازآموزش صورت می گیرد .\n\nآموزش مراکز توابع Basis\n\nمراکز توابع Basis را می توان به طور تصادفی از مقادیر ممکن برای ورودی نمونه برداری کرد . همچنین می توان پس از خوشه بندی (Cluster) نمونه ها میاینگین هر نمونه به عنوان مرکز تابع انتخاب کرد.\n\nآموزش وزنهای لایه خروجی\n\nیکی از روشهای آموزش وزنهای لایه خروجی الگوریتم Gradient Descent است. در این الگوریتم وزنها در هر مرحله با انتقال در خلاف جهت گرادیان تابع هدف تصحیح می شوند.یعنی :\n\nکه در آن ν ”ضریب یادگیری“ می باشد.\n\nRBFN\n\nاز شبکه عصبی RBF نیز می توان جهت پیش بینی سریهای زمانی استفاده کرد.\n\nتوضیحات مربوط به این شبکه در صفحات قبل ارائه شد.\n\nمعادله عملکرد این شبکه به شکل زیر است:\n\nکه در آن V ها بردارهای مرکز RBF نرونهای لایه میانی و w ها وزنهای لایه آخر می باشند.\n\nاثر فیلتر پایین گذر میانگین متحرک بر شاخص هفتگی بازار سهام داو جونز در یک دوره ۱۰ ساله\n\nالف)شاخص هفتگی\n\nب) میانگین متحرک ۵۱ روزه اعمال شده به الف\n\nج) میانگین متحرک ۲۰۱ روزه\n\nمدلهایی برای سریهای زمانی\n\nجهت پردازش سریهای زمانی لازم است که مدلی از این سریها داشته باشیم تا بتوانیم عملیاتی چون پیش بینی آینده سری و یا دسته بندی آن را بر اساس آن مدل انجام دهیم. در اینجا به معرفی سه مدل رایج برای این منظور می پردازیم:\n\nمدل Auto-regressive (AR)\n\nمدل Moving Average (MA)\n\nمدل ARMA که ترکیب دو مدل بالاست.\n\nAuto-regressive Model\n\nدر این مدل فرض می شود مقدار کنونی سری را می توان به صورت تابعی (خطی یا غیر خطی ) از پنجره ای از مقادیر گذشته سری به دست آورد:\n\nAuto-regressive Model\n\nمدل خطی دارای دو محدودیت مهم است : اولا مستلزم فرض وجود رابطه حطی بین عناصر پیشین سری می باشند و ثانیا فرض می کنند سری Stationary می باشد.\n\nدر مقابل با استفاده از مدل غیر خطی می توان تخمین دقیقتری از ویزگیهای سری زمانی مورد نظر به دست آورد. البته در صورت استفاده از مدل غیر خطی نیاز به نمونه های بیشتری در مرحله آموزش می باشد .\n\nMoving Average\n\nمی توان فرض کرد مقدار سری زمانی در یک مرحله را به صورت یک میانگین متحرک از نویزهای مراحل قبل قابل محاسبه است ، یعنی\n\nMoving Average\n\nسوالی که مطرح می شود آن است که چگونه مقدار سری در یک نقطه که یک مقدار غیر تصادفی است را می توان با مجموع تعدادی متغیر تصادفی مدل کرد. در پاسخ می توان گفت همانطور که در معرفی Moving Average توضیح دادیم این عملگر به صورت یک فیلتر عمل می کند و با توجه به اینکه عموما نویز فرآیندی است که شامل طیف گسترده ای از فرکانسها می گردد ، بنابراین فیلتر میانگین متحرک می تواند از این طیف ، فرکانسهای مطلوب را گزینش کند تا یک سری زمانی غیر تصادفی حاصل شود.\n\nARMA Model\n\nهمچنین می توان دو مدل قبلی را ترکیب کرده و مقدار سری در یک نقطه را بر اساس تابعی از مقادیر و نویزهای مراحل قبل بیان کرد ، یعنی\n\nشبکه های عصبی جهت پردازش سریهای زمانی\n\nدر این قسمت به بررسی برخی از مهمترین انواع شبکه های عصبی مورد استفاده جهت سریهای زمانی می پردازیم :\n\n \n\nMulti Layer Perceptron\n\nاز یک شبکه Perceptron چند لایه می توان جهت پیش بینی سری زمانی استفاده کرد. معماری شبکه به شکل زیر است.\n\n \n\nتابع نرونها می تواند انواع توابع Sigmoid باشد.\n\nعملکرد این شبکه بر مبنای مدل Auto-Regressive می باشد.\n\nدر زمینه آموزش شبکه های چند لایه در جلسات آینده به طور کامل بحث خواهد شد.\n\nJordan Network\n\nاین شبکه از مدل ARMA جهت مدلسازی سریهای زمانی استفاده می کند.\n\nدر این شبکه از لایه خروجی به لایه ای به نام Context (که هم سطح با لایه ورودی است) ، feedback وجود دارد.\n\nتابع فعالیت نرونهای می توان از انواع توابع Sigmoid باشد.\n\nیک شبکه دارای Feed Back از لایه خروجی به لایه Context که بر مبنای مدل ARMA عمل می کند.\n\nشبکه جردن در واقع تعمیمی از شبکه فوق به اضافه وجود Self recurrent loop در لایه Context می باشد.\n\nElman Network\n\nمی توان یک سری زمانی را به صورت حاصل ضرب یک ماتریس در یک بردار حالت وابسته زمان مدل کرد. یعنی :\n\nکه در آن\n

دانلود پاورپوینت لایه های شبکه های عصبی الگوریتم و معماری شبکه های عصبی مصنوعی

\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی / پایان نامه/ مقاله ( کتاب ) های اماده به صورت رایگان میباشد

تو پروژه یکی از بزرگ ترین مراجع دانلود فایل های نقشه کشی در کشو در سال 1394 تاسیس گردیده در سال 1396 کافه پاورپوینت زیر مجموعه تو پروژه فعالیت خود را در زمینه پاورپوینت شروع کرده و تا به امروز به کمک کاربران و همکاران هزاران پاورپوینت برای دانلود قرار داده شده

با افتخار کافه پاورپوینت ساخته شده با وب اسمبلی

ظاهرا یک قسمت لود نشد صحفه را مجدد لود کنید