فایل ورد کامل ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه ۳۸ صفحه در word

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

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه ۳۸ صفحه در word دارای ۳۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

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

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه ۳۸ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه ۳۸ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه ۳۸ صفحه در word :

دانلود ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۹
تعداد صفحه ترجمه:۲۵
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۹

موضوع انگلیسی :newconvexobjectivefunctionforthesupervisedlearningofsingle-layer
neural networks
موضوع فارسی:دانلود ترجمه مقاله تابع هدف جدیدConvex برای آموزشSupervised شبکه‌های عصبی تک لایه
چکیده انگلیسی:This paperproposesanovelsupervisedlearningmethodforsingle-layerfeedforwardneuralnetworks.
This approachusesanalternativeobjectivefunctiontothatbasedontheMSE,whichmeasuresthe
errorsbeforetheneuron’snonlinearactivationfunctionsinsteadofafterthem.Inthiscase,thesolution
can beeasilyobtainedsolvingsystemsoflinearequations,i.e.,requiringmuchlesscomputational
power thantheoneassociatedwiththeregularmethods.Atheoreticalstudyisincludedtoproofthe
approximatedequivalencebetweentheglobaloptimumoftheobjectivefunctionbasedontheregular
MSE criterionandtheoneoftheproposedalternativeMSEfunction.
Furthermore,itisshownthatthepresentedmethodhasthecapabilityofallowingincrementaland
distributedlearning.Anexhaustiveexperimentalstudyisalsopresentedtoverifythesoundnessand
efficiencyofthemethod.Thisstudycontains10classificationand16regressionproblems.Inaddition,a
comparisonwithotherhighperformancelearningalgorithmsshowsthattheproposedmethod
exhibits,inaverage,thehighestperformanceandlow-demandingcomputationalrequirements
چکیده فارسی:در این مقاله روش آموزشSupervised جدید برای ارزیابی چگونگی شبکه‌های Feed Forward عصبی تک‌لایه ارائه می‌شود. این روش از تابع‌هدفی بر مبنایMSE استفاده می‌کند، که خطاها را به جای این‌که پس ازActivation Function غیرخطی نرون‌ها ارزیابی کند قبل از آن‌ها بررسی می‌کند. در این گونه موارد، راه‌حل را می‌توان به سهولت از طریق حل معادلات در سیستم‌های خطی به‌دست آورد یعنی در این روش نسبت به روش‌های معین و مرسوم پیشین به محاسبات کمتری نیاز است. تحقیقات تئوری شامل اثبات موازنه‌های تقریبی بینGlobal Optimum تابع هدف بر مبنای معیارMSE و یک تابع پیشنهادی دیگر می‌باشد. بعلاوه مشخص شده است که این روش قابلیت توسعه و توزیع آموزش را دارا می‌باشد. طی تحقیقات تجربی جامع نیز تنوع صحت در انرمان این روش مشخص شده است. این تحقیق شامل ۱۰ دسته‌بندی ( (Classificationو ۱۶ مسئله‌ی بازگشتی می‌باشد. بعلاوه، مقایسه‌این روش با دیگر الگوریتم‌های آموزشی با عملکرد بالا نشان می‌دهد که روش مذکور بطور متوسط بیشترین قابلیت اجرایی را داشته و به حداقل محاسبات در این روش نیاز می‌باشد.