پاورپوینت کامل الگوریتم های جدید بر اساس اتوماتای یادگیر برای یافتن پارامترهای ویولت ۸۸ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل الگوریتم های جدید بر اساس اتوماتای یادگیر برای یافتن پارامترهای ویولت ۸۸ اسلاید در PowerPoint دارای ۸۸ 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 الگوریتم های جدید بر اساس اتوماتای یادگیر برای یافتن پارامترهای ویولت ۸۸ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل الگوریتم های جدید بر اساس اتوماتای یادگیر برای یافتن پارامترهای ویولت ۸۸ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۳: الگوریتمهای جدید بر اساس اتوماتای یادگیربرای یافتن پارامترهای ویولت تنَظیم:اشکان فلاحیموضوع:اوتوماتای یادگیریاستاد:آقای دکتر رضا ابراهیم پوریان

اسلاید ۴: مقدمه نمایش یک تابع به صورت بسط یک سری توابع پایه نقش مهمی در پردازش سیگنال ، مدل سازی و تقریب توابع دارد. به عنوان مثال از بسط فوریه در دستگاه مثلثاتی برای پردازش سیگنال در حوزه فرکانس ویا از شبکه های عصبی به عنوان ابزاری برای مدل سازی و تقریب سیستم های غیر خطی بر اساس داده های ورودی -خروجی استفاده شده است . اما ضرائب فوریه بیشتر خواص فرکانسی سیگنال را بیان می کنند. بنابراین بسط یک تابع بر اساس یک سری توابع پایه

اسلاید ۵: که به خوبی در بعد زمان و فرکانس متمرکز شده باشند بسیار مفید خواهد بود. بسط توابع با توجه به تئوری ویولت ، که یک تابع را به صورت مجموعه ای از توابع پایه در وضوحهای را برآورده می سازد[۱].

اسلاید ۶: ثابتی هستند دارای ساختاری پویا می باشد یعنی تعداد توابع پایه از قبل مشخص نمیگردد بلکه در حین فرایند تقریب تعیین میشود. روش پیشنهادی برروی مسائل متنوعی آزمایش شده است و نتایج بسیارخوبی بدست آمده است .

اسلاید ۷: روش پیشنهادی از قدرت تصمیم گیری و جستجوی اتوماتای یادگیراستفاده کرده و در هر مرحله با اضافه کردن ویولت جدید به تقریب قبلی و حذف ویولتهایی که به کاهش خطا کمکی نمی کنند سعی در کاهش خطا می نماید. روشهای پیشنهادی بر خلاف روش یادگیری L2 که نیاز به محاسبات بسیار بالائی ( از جمله معکوس کردن یک ماتریس با ابعاد بالا برای تعداد زیاد نمونه ها ) از محاسبات کمتر و بسیار ساده تری برخوردار است . همچنین بر خلاف برخی روشهای بر پایه شبکه های عصبی که دارای ساختار

اسلاید ۸: در این مقاله روشی مبتنی بر اتوماتای یادگیر برای تعین پارامترهای ویولت بمنظور تقریب توابع پیشنهاد میگردد. یکی از مزیتهای روشهای پیشنهادی تعیین تعداد توابع پایه به صورت پویا می باشد. بدین معنی که تعداد توابع پایه از قبل مشخص نمی باشد بلکه همزمان با فرایند تقریب مشخص می شود. در این روشها در هر مرحله با اضافه کردن و یا کم کردن یک ویولت سعی در کاهش خطا میشود. نتایج شبیه سازیها با روشهای پیشنهادی نشان می دهد که با تعداد توابع پایه کمتری میتوان به نتایج مشابه روشهای موجود دست یافت .

اسلاید ۹: قسمتهای بعدی مقاله بصورت زیر سازماندهی شده اند. خلاصه ای از تئوری ویولت در بخش ۲ و مروری بر اتوماتاهای یادگیر در بخش ۳ آمده است . در بخش ۴ الگوریتم های یادگیری ویولت را مرور خواهیم کرد. الگوریتمهای پیشنهادی در قسمت ۵ و نتایج شبیه سازی بر روی چند مساله نمونه در قسمت ۶ آمده است . در انتهای مقاله نتایج را مورد بررسی قرار خواهیم داد. اصول ویولت ۱تئوری ویولت ابتدا توسط مورلت و گروسمن در زمینه پردازش سیگنال مطرح شد [۷]. سپس تقریب چند دقتی توسط مالات ارائه شد و

اسلاید ۱۰: اصول ویولتدوبیشیز خانواده وسیعی از ویولتهای مختلف را ارائه نمود[۳][۲][۸]. بر اساس این تئوری تمام توابع حقیقی ( R)F)X(E L2 می توانند به صورت یک ترکیب خطی از یک سری توابع پایه متعامد ویولت به فرم (ym,k)xبیان شوند.

اسلاید ۱۱:

اسلاید ۱۲: کـه در آن m-2 و k بـه ترتیب ضرائب انتقال و تأخیر و ۲/m-2 ضـریب نرمالیـز کردن انرژی می باشند. معادله (۱) نشـان مـی دهد که مجموعه ای از ویولتها با تأخیر و انتقال یـک تابع ویولت مادر (x)y بدست می آید. اکنون اگر از تقـریب ۰=m شـروع کنـیم معادله (۱) را می توان به صورت زیر نشان داد.

اسلاید ۱۳: تابـع مقیاس کننده می نامند و به صورت زیر تعریف می شود.