پاورپوینت کامل اتوماتای یادگیر Learning Automata 67 اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل اتوماتای یادگیر Learning Automata 67 اسلاید در PowerPoint دارای ۶۷ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

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 پاورپوینت کامل اتوماتای یادگیر Learning Automata 67 اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل اتوماتای یادگیر Learning Automata 67 اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: فرایند یادگیریتعریف ریاضی یک سیستم یادگیر: هدف یک سیستم یادگیر بهینه سازی یک عملکرد است که کاملا امکان شناسایی آن وجود ندارد.بر طبق این تعریف: می توان هدف سیستم یادگیر را به یک مساله بهینه سازی که بر روی یک مجموعه پارامتر تعریف شده است کاهش داد و با بدست آوردن پارمترهای بهینه از طریق روش های موجود آن را حل کرد.۴www

اسلاید ۵: تاریخچه اتوماتای یادگیرمفهوم اتوماتای تصادفی (Stochastic Automata) اولین بار توسط تستلین (Testlin) در سال ۱۹۶۰ در اتحاد جماهیر شوروی ارائه شد. پس از آن در تحقیقات بعدی نمونه های مختلفی از کاربردهای روش های یادگیری در سیستم های مهندسی بوجود آمد که از آن جمله می توان به مسیریاب تلفن، شناسایی الگو و تقسیم بندی اشیاء و کنترل قابل تطبیق اشاره کرد.۵www

اسلاید ۶: تاریخچه اتوماتای یادگیردر دهه ۶۰ میلادی سایپکین (Sypkin) روشی برای ساده کردن مسائل فوق برای تشخیص پارامترهای بهینه و بکاربردن روش های تپه نوردی برای حل آن، معرفی کرد. تستلین و همکارانش در همان زمان کار، بر روی اتوماتاهای یادگیر را آغاز کردند و مفهوم اتوماتای یادگیر برای اولین بار توسط وی مطرح شد. تستلین به مدلسازی رفتارهای سیسیتمهای بیولوژیکی علاقمند بود و یک اتوماتای قطعی که در محیط تصادفی فعالیت می کرد را به عنوان مدلی برای یادگیر معرفی کرد.۶www

اسلاید ۷: تاریخچه اتوماتای یادگیررویکرد دیگری که توسط نارندرا (Narendra) و همکارش به کار گرفته شد، در نظر گرفتن مساله به صورت پیدا کردن اقدام بهینه از میان مجموعه اقدام های مجاز اتوماتای تصادفی بود. ۷www

اسلاید ۸: اتوماتای یادگیریک اتوماتای یادگیر را می‌توان بصورت یک شئ مجرد (Abstract Object) که دارای تعداد متناهی عمل است، در نظر گرفت. اتوماتای یادگیر با انتخاب یک عمل از مجموعه عمل های خود و اِعمال آن بر محیط، عمل می‌کند.عمل مذکور توسط یک محیط تصادفی ارزیابی می‌شود و اتوماتا از پاسخ محیط برای انتخاب عمل بعدی خود استفاده می‌کند. در طی این فرایند اتوماتا یاد می‌گیرد که عمل بهینه را انتخاب نماید.۸www

اسلاید ۹: اتوماتای یادگیرنحوه استفاده از پاسخ محیط به عمل انتخابی اتوماتا که در جهت انتخاب عمل بعدی اتوماتا استفاده می‌شود، توسط الگوریتم یادگیری اتوماتا مشخص می‌گردد. قسمت های اصلی اتوماتای یادگیر: ۱-یک اتوماتای تصادفی با تعداد محدودی عمل و یک محیط تصادفی که اتوماتا با آن در ارتباط است. ۲-الگوریتم یادگیری که اتوماتا با استفاده از آن عمل بهینه را یاد می‌گیرد.۹www

اسلاید ۱۰: اتوماتای یادگیریک اتوماتا بصورت پنج‌تایی تعریف می‌شود که : مجموعه عمل‌های اتوماتا است و r تعداد عمل های اتوماتا. مجموعه ورودی‌های اتوماتا، تابع تولید وضعیت جدید،۱۰www

اسلاید ۱۱: اتوماتای یادگیر تابع خروجی که وضعیت فعلی را به خروجی بعدی نگاشت می‌کند، مجموعه وضعیت‌های داخلی اتوماتا در لحظه n، می‌باشند.۱۱www

اسلاید ۱۲: اتوماتای یادگیر(n)={1 2,…, k}مجموعه ورودی های اتوماتامجموعه خروجی های اتوماتاحالات داخلی اتوماتا۱۲www

اسلاید ۱۳: اتوماتای یادگیر توابع F و G وضعیت فعلی ورودی را به خروجی بعدی (عمل بعدی) اتوماتا نگاشت می‌کنند.بر حسب نگاشت های F و G می توان تقسیم بندی زیر را انجام داد: ۱- اگر نگاشت‌هایFو Gقطعی باشند، اتوماتا یک اتوماتای قطعی (Deterministic Automata) نامیده می‌شود.با اطلاع از وضعیت فعلی اتوماتا و ورودی اتوماتا (پاسخ محیط)، وضعیت بعدی اتوماتا و اقدام آن مشخص می‌باشد.۱۳www

اسلاید ۱۴: اتوماتای یادگیر ۲- اگر نگاشت‌های F و G تصادفی باشند، اتوماتا یک اتوماتای تصادفی (Stochastic) نامیده می‌شود.با اطلاع از وضعیت فعلی اتوماتا و ورودی اتوماتا (پاسخ محیط)، فقط احتمال وضعیت بعدی اتوماتا و اقدام آن مشخص می‌باشد.۱۴www

اسلاید ۱۵: تقسیم بندی اتوماتاها اتوماتا ی با ساختار ثابت (Fixed Structure Automata): در اتوماتای یادگیر با ساختار ثابت احتمال عمل‌های اتوماتا ثابت هستند.اتوماتای با ساختار متغیر (Variable Structure Automata): در اتوماتای تصادفی با ساختار متغیر احتمالات عمل‌های اتوماتا در هر تکرار بِروز می‌شوند. در اتوماتای یادگیر با ساختار متغیر، تغییر احتمال‌های عمل‌ها بر اساس الگوریتم یادگیری انجام می‌شود.۱۵www

اسلاید ۱۶: تقسیم بندی اتوماتاها در اتوماتای یادگیر با ساختار متغیر وضعیت داخلی اتوماتا توسط احتمالات عمل‌های اتوماتا بازنمایی می‌شوند. وضعیت داخلی اتوماتا در لحظه n را با بردار احتمال عمل‌های اتوماتا P(n) که در زیر آمده است، نشان داده می‌شود: بطوری‌که:در آغاز فعالیت اتوماتا، احتمال عمل‌های آن با هم برابر و مساوی می‌باشند (که r تعداد عمل‌های اتوماتا می‌باشد).۱۶www

اسلاید ۱۷: محیط Enviromentیادگیری در رویکرد مبتنی بر اتوماتاهای یادگیر، بصورت تشخیص یک اقدام/عمل بهینه از میان مجموعه اقدامهای مجاز می‌باشد.این اقدام در یک محیط تصادفی اِعمال می‌شود.محیط با تولید یک خروجی به اقدام اعمال شده پاسخ می‌دهد.۱۷www

اسلاید ۱۸: محیطمحیط را می‌توان توسط سه‌تایی نشان داد که : مجموعه ورودی‌های محیط (خروجی های اتوماتا)، مجموعه خروجی‌های محیط (ورودی های اتوماتا)، مجموعه احتمال‌های جریمه است.۱۸www

اسلاید ۱۹: محیطci احتمال دریافت پاسخ نامطلوب از محیط هنگامیکه اقدام iدر محیط اعمال می‌شود.یا۱۹www

اسلاید ۲۰: محیطمحیطمجموعه ورودی های محیط مجموعه خروجی های محیط ۲۰www

اسلاید ۲۱: رابطه بین اتوماتای یادگیر و محیط۲۱www

اسلاید ۲۲: مدل های محیطبر حسب i ها (پاسخ محیط) داریم:مدل P :اگرخروجی محیط تنها دو مقدار ۰ و۱ را اختیار کند .مدل Q :تعداد محدود (به طور گسسته)، در بازه [۱، ۰] باشد.مدل S :چنانچه خروجی محیط یک متغیر تصادفی با مقادیر احتمال در بازه [۱، ۰] باشد.۲۲www

اسلاید ۲۳: مدل های محیطاگرci ها ثابت و مشخص باشد؟نیازی به یادگیری نیست!اقدام بهینه = اقدامی با کمترین جریمه.مسائلی کهci ها ناشناخته هستند مورد نظر می‌باشند.۲۳www

اسلاید ۲۴: م