فایل ورد کامل یادگیری عمیق و نظریه تعادل نقطه ای

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یادگیری عمیق و نظریه تعادل نقطه ای،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۸ صفحه

چکیده

یادگیری عمیق با اخرین گزارش های موفقیت آمیز در AI مرتبط است. به طور خاص، شبکه های عصبی عمیق در زمینه های فزاینده ی مختلف برای مدل سازی فرایندهای پیچیده استفاده می شوند. جالب توجه است که الگوریتم انتشار بازگشتی در اصل برای مدل های علوم سیاسی طراحی شده است. مبانی نظری این رویکرد بسیار مشابه مفهوم نظریه تعادل نقطه ای (PET) است. این مقاله مفهوم یادگیری عمیق را مورد بحث و بررسی قرار می دهد و نشان می دهد که با PET همخوانی دارد. یک مدل جلوه گر نشان می دهد که چگونه یادگیری عمیق برای ارائه ی یک ارتباط از دست رفته در فرایند خط مشی می تواند مورد استفاده قرار گیرد: ارتباط بین توجه در نظام سیاسی (به عنوان ورودی ها) و تغییرات بودجه (به عنوان خروجی).

– یادگیری عمیق پیشرفته

یک جنبه ی بسیار مفید شبکه های عصبی هنوز هم ذکر نشده است: نورن ها ممکن است بسیار ساده باشند، اما آنها می توانند با انعطاف پذیرترین روش ترکیب شوند. برای مثال، این احتمال وجود دارد تا به اصطلاح ”لایه های مفهومی” ایجاد شود. نورون ها در این لایه ها در حال ذخیره سازی مقادیر یک لایه ی پنهان شده هستند. کل سیستم به این شیوه یک نوع حافظه را می گیرد. شبکه های المان (المان، ) در این دسته قرار دارند. مزیت آنها این است که وضعیت قبلی سیستم به عنوان ورودی خودش تلقی می شود. با این ”ترفند”، تحولات در طول زمان مثل همبستگی خودکار (اتوماتیک) می توانند مدلسازی شوند.

عنوان انگلیسی:Deep learning and punctuated equilibrium theory~~en~~

Abstract

Deep learning is associated with the latest success stories in AI. In particular, deep neural networks are applied in increasingly different fields to model complex processes. Interestingly, the underlying algorithm of backpropagation was originally designed for political science models. The theoretical foundations of this approach are very similar to the concept of Punctuated Equilibrium Theory (PET). The article discusses the concept of deep learning and shows parallels to PET. A showcase model demonstrates how deep learning can be used to provide a missing link in the study of the policy process: the connection between attention in the political system (as inputs) and budget shifts (as outputs).

Advanced deep learning

A very useful aspect of neural nets has not yet been mentioned: neurons may be very simple, but they can be combined in the most flexible way. For example, there is the possibility to create so called ‘‘context layers”. Neurons in these layers are storing the values of a hidden layer. The whole system gets a kind of memory this way. Elman networks (Elman, 1993) fall into this category. The advantage is that the former status of the system is treated as its own input. With this ‘‘trick”, developments over time like autocorrelation can be modeled.

$$en!!