- نویسنده : ایلی فایل
- بازدید : 3 مشاهده
برای دانلود سریع فایل کافیست روی دکمه‌ی پایین کلیک کنید برای دانلود اینجا کلیک فرمایید ( تصاویر (ALIP) با رویکرد شبکه عصبی )
· • • • • • • • °° • تصاویر با رویکرد شبکه عصبی تصاویر با رویکرد شبکه عصبی سورس کد نمایه سازی خودکار زبانی تصاویر با رویکرد شبکه › › زبانیتصاویرسورس کد نمایه سازی خودکار زبانی تصاویر با رویکرد شبکه › › زبانیتصاویر امروز در این پست برای شما کاربران عزیز وبسایت فایل سحرآمیز یک نمونه سورس کد نمایه سازی خودکار زبانی تصاویر با رویکرد شبکه عصبی مصنوعی در سی شارپ را آماده دانلود قرار داده ایم دانلود شبکه عصبی چیست ؟ — کامل و به زبان ساده – فرادرس مجله › شبکهعصبیچیستشبکه عصبی چیست ؟ — کامل و به زبان ساده – فرادرس مجله › شبکهعصبیچیست یادگیری عمیق چیست ؟ شبکه عصبی چیست ؟ کاربرد شبکه عصبی چیست ؟ معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی مزایا و معایب شبکه عصبی چیست ؟ شبکه عصبی از چه اجزایی تشکیل شده است ؟ انواع شبکه های عصبی کدامند ؟ جمع‌بندی هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از روش‌ها است که کامپیوتر را قادر می‌سازد به منظور تصمیم‌گیری درباره مسائل مختلف، عملکردی هوشمندانه و انسان‌گونه داشته باشند به عبارتی، می‌توان با هوش مصنوعی داده‌ها را برای ماشین تفسیر کرد تا آنها را یاد بگیرد و از دانش کسب شده در انجام کارهایی استفاده کند که نیاز به توانمندی هوش انسان دارد در این راستا، می‌توان از روش الگوریتم‌های یادگیری عمیق از ساختارهای لایه‌ای با نام شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند تا بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها، برای گرفتن تصمیم خاصی، رفتار انسان را تقلید کنند طرح این ساختار لایه‌ای، برگرفته از ساختار مغز انسان است همانطور که مغز انسان به شناسایی الگوهای مختلف داده‌ها و دسته‌بندی انواع اطلاعات می‌پردازد، می‌توان شبکه‌های عصبی را به شیوه‌ا شبکه‌های عصبی می‌توانند مسائل غیرخطی را مدل‌سازی کنند و به خاطر همین ویژگی، می‌توان از آنها در بسیاری از مسائل مختلف نظیر «تشخیص الگو» ، «کاهش بعد» ، ترجمه ماشین، «تشخیص ناهنجاری» ، «بینایی ماشین» ، «پردازش زبان طبیعی» ، تشخیص بیماری، پیش‌بین در سایت فرادرس برای آن دسته از افرادی که علاقه‌مند هستند در زمینه هوش مصنوعی به‌صورت حرفه‌ای مشغول به کار شوند، مجموعه‌ای از فیلم‌های آموزش هوش مصنوعی تهیه شده است فیلم‌های آموزشی موجود در سایت فرادرس پیرامون مباحث نظری و عملی هوش مصنوعی است و به توضیح الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف نظی در دنیای امروز، تمامی جنبه‌های زندگی انسان تحت تاثیر هوش مصنوعی است و این شاخه از فناوری روزبه‌روز در حال پیشرفت و گسترش است به عبارتی، نحوه زندگی و فعالیت شغلی انسان‌ها با ظهور این حوزه از علم دستخوش تغییراتی شده که هم مزیت‌های مهم و مثبتی برای بشر به ارمغان آورده و هم تاثیرات منفی مختلفی را به همراه داشته است در ادامه، به مزایای هوشمند‌سازی سیس به منظور درک پرسش «شبکه عصبی چیست»، باید نگاهی به ساختار شبکه و اجزای تشکیل دهنده آن داشت شبکه عصبی از چندین لایه تشکیل می‌شود که حداقل تعداد این لایه‌ها، لایه است که در ادامه فهرست شده‌اند «لایه ورودی» «لایه میانی پنهان» «لایه خروجی» هر لایه شبکه عصبی شامل مجموعه‌ای از گره‌ها یا «نود» انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی وجود دارند که به لحاظ ساختار، جریان داده، تعداد و نوع نورون‌های لایه‌ها، تعداد لایه‌ها و سایر موارد با یکدیگر تفاوت دارند در ادامه، به رایج‌ترین و پرکابردترین انواع شبکه‌های عصبیاشاره شده است شبکه عصبی «پرسپترون» «شبکه عصبی پیش‌خور» شبکه عصبی «چند لایه پرسپترون» امروزه، هوش مصنوعی یکی از پرمتقاضی‌ترین رشته‌ها و حوزه‌های کاری محسوب می‌شود و کاربردهای وسیعی در تمامی جنبه‌های مختلف زندگی بشر دارد در مقاله حاضر سعی شد تا در ابتدا به تفاوت میان حوزه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین پرداخته شود و سپس اصلی‌ترین مفهوم حوزه یادگیری عمیق، یعنی شبکه عصبی توضیح داده شود و به کاربرد آن در حیطه‌های مختلف اشاره شود همچنین، وزن پارامتری شبکه عصبی چیست وزن پارامتری در یک شبکه عصبی است که داده های ورودی را در لایه های پنهان شبکه تغییر می دهد شبکه عصبی مجموعه ای از گره ها یا نورون ها است درون هر گره مجموعه ای از ورودی ها ، وزن و مقدار بایاس وجود دارداغلب اوقات یک شبکه عصبی در لایه های پنهان شبکه قرار دارد چگونه لایه های شبکه عصبی تشکیل میشوند لایه‌های شبکه‌ی عصبی، از گره‌ها تشکیل شده‌اند یک گره، مانند نورون‌های مغز انسان، مکانی برای انجام محاسبات است مجموعه‌ای از نورون‌های فعال شده منجر به یادگیری میشوند الگوریتم یادگیری عمیق درست مانند مغز انسان با هر بار تکرار یک کار تجربه کسب میکند شبکه عصبی مجموعه ای از گره هاست شبکه عصبی مجموعه ای از گره ها یا نورون ها است درون هر گره مجموعه ای از ورودی ها ، وزن و مقدار بایاس وجود دارداغلب اوقات یک شبکه عصبی در لایه های پنهان شبکه قرار دارد وزن و بایاس معمولاً و نامیده می شوند پارامترهای قابل یادگیری مدل یادگیری ماشین هستند شبکه عصبی شامل تعدادی نورون مصنوعی است شبکه‌های عصبی شامل تعدادی نورون مصنوعی اند که اطلاعات را بین یکدیگر تبادل می‌کنند، و هر کدام دارای وزن هایی می باشند که بر پایه تجربه‌ی شبکه به وجود می ایند نورون‌ها نقطه‌ی فعال‌سازیی دارند که اگر مجموع وزن و داده‌های ارسال شده به آنها از آن نقطه عبور کنند، آنها فعال میشوند شبکه های عصبی در یادگیری عمیق راهنمای جامع آکادمی آمانج › شبکه های عصبی در یادگیری عمیق راهنمای جامع آکادمی آمانج › در یادگیری عمیق، یک شبکه عصبی کانولوشن دسته ای از شبکه های عصبی عمیق است که معمولاً برای تجزیه و تحلیل تصاویر بصری استفاده می شودآنها دارای برنامه هایی در تشخیص تصویر و فیلم، طبقه بندی تصویر معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی با مثال › › معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی با مثال › › · شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزاری اساسی در یادگیری ماشین مدرن هستند و برای بسیاری از کاربردها مانند دسته‌بندی تصاویر ، پردازش زبان طبیعی ، تشخیص گفتار شبکه‌های عصبی مصنوعی – از صفر تا صد – فرادرس مجله › شبکه‌های عصبی مصنوعی – از صفر تا صد – فرادرس مجله › اما طرز نگاه مدل‌های مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی کاملا متفاوت است و هر یک، تنها بخشی از قابلیت‌های یادگیری و تطبیق مغز انسان را هدف قرار داده و تقلید کرده‌اند در ادامه به مرور انواع مختلف شبکه عصبی پیچشی — به زبان › شبکه عصبی پیچشی — به زبان › فیلم آموزش شبکه های عصبی پیچشی – مقدماتی در فرادرس کلیک کنید قادر است به طور موفقی وابستگی‌های زمانی و فضایی را در یک تصویر با استفاده از فیلترهای مرتبط ثبت کند و همچنین، معماری کلاسه بندی تصویر با شبکه عصبی کانولوشنی در › › کلاسه بندی تصویر با شبکه عصبی کانولوشنی در › › در این آموزش ، ما با اصول شبکه های عصبی کانولوشنی و نحوه استفاده از آن ها برای یک مسئله کلاسه بندی تصویر آشنا خواهیم شد همچنین خواهیم دید که داده افزایی چگونه به بهبود عملکرد شبکه کمک می
برای دانلود فایل بر روی دکمه زیر کلیک کنید
دانلود مستقیم و سریع
