فایل ورد کامل ساخت شبکه های عصبی ساده

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 ساخت شبکه های عصبی ساده،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۲ صفحه

احتمالات FANN
شناسایی مسئله های زبان که متعلق به کیفیت تقریب مسئله های توابع است مسئله ها را طبقه بندی می کنند. طبقه بندی مسئله هایی که دارای طبقه بندی خروجی یک نورون و هر الگوی آموزشی دقیقا باید خروجی یک داشته باشد . تقریب توابع کلی مسئله ها که کسری از مقادیر خروجی هستند .به طورمثال می تواندشامل تقریب فاصله ها تا مقصدباشدکه توسط دوربین یاحتی ساختارانرژی خانه مشاهده شود.این مسئله هامی توانندبا ترکیب درس مسئله ها را طبقه بندی کنند ، بنابراین می توانند مسئله هایی که طبقه بندی شده اندکیفیت تصاویر آنها و مسئله هایی فاصله تا اشیاء را تقریب می زنند راشناسایی می کنند.اغلب توسط یک شبکه عصبی مصنوعی می توانند انجام شوند ، اما گاهی اوقات بایدیک ایده خوب برای نگهداری وتفکیک کردن ومسئله وجودداردوبه عنوان مثال دارای یک شبکه عصبی مصنوعی که اشیاء را طبقه بندی می کند وشبکه عصبی مصنوعی برای هر موضوع مختلف یک فاصله تقریبی دارد .

عنوان انگلیسی:Neural Networks Made Simple~~en~~

FANN possibilities

The language identifi cation problem belongs to a special kind of function approximation problems known as classifi cation problems. Classifi cation problems have one output neuron per classifi cation and in each training pattern precisely one of these outputs must be 1. A more general function approximation problem is where the outputs are fractional values. This could e.g. be approximating the distance to an object viewed by a camera or even the energy consumption of a house. These problems could of course be combined with classifi – cation problems, so there could be a classifi cation problem of identifying the kind of object in an image and a problem of approximating the distance to the object. Often this can be done by a single ANN, but sometimes it might be a good idea to keep the two problems separate and e.g. have an ANN which classifi es the object and an ANN for each of the different objects which approximates the distance to the object.

$$en!!