آموزش شبکه های عصبی برای مبتدیان در متلب

در ادامه آموزش های سایت همیارپروژه برنامه نویسی متلب ارائه خواهد شد .آموزشها از مقدماتی تا پیشرفته ادامه دارد و ما به شما کدنویسی در نرم افزار متلب را رایگان یاد خواهیم داد. با ما همراه باشید.

شبکه های عصبی برای مبتدیان در متلب

دامنه ء این بستهء آموزشی، مقدمه ای مجمل بر شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) برای کسانی که در این مورد دانش قبلی ندارند می باشد.

ابتدا مقدمه ای خلاصه وار بر مدل های شبکه ای را شرح داده.

سپس به توضیح عمومی شبکه های عصبی می پردازیم و به عنوان نمونه ای کاربردی، الگوریتم انتشار(گسترش) به عقب را تشریح می کنیم.

چرا که این الگوریتم کاربردهای زیادی داشته و مدل های زیادی از آن استخراج می شوند.

آشنایی با جبر و کار با توابع و بردارها برای استفاده از این راهنما ضروری است.

حساب دیفرانسیل ضروری نبوده، اما توصیه می شود.

محتویات این بسته قابل استفادهء سطوح دبیرستان به بالا بوده و برای افرادی که در مورد این شبکه ها کنجکاو بوده و علاقه مند به آشنایی با این مباحث هستند.

همچنین برای کسانی که علاقه مند به آشنایی با الگوریتم گسترش به عقب بدون توجه به ریز جزئیات آن هستند.

مفید خواهد بود. به خاطر سادگی بیشتر از ذکر جزئیات خود داری می شود. برای توضیح بیشتر به منابع مراجعه کنید.

تمرینات گنجانده شده نیز برای فهم کامل مطلب مناسب است. برای کامل کردن این مقدمه، مراجعه به منابع آنلاین شدیدا توصیه می شود.

شبکه ها در متلب

یکی از راه های کارای حل مسائل، پیروی از راهکار “تفرقه بیانداز و حکومت کن” می باشد.

یک سیستم پیچیده، برای فهم مناسب تر می تواند به اجزای ساده تر تجزیه شود. همچنین اجزای ساده تر می توانند در ترکیب با هم سیستم پیچیده تری را بوجود آورند (باریام، ۱۹۹۷).

شبکه ها نیز به این منظور به کار می روند. انواع مختلفی از شبکه ها وجود دارند.

اما ویژگی های آنها در کل در مجموعه ای از گره ها(نرون یا نود عصبی) و ارتباطات میان این گره ها خلاصه می شود.

این گره ها می توانند به عنوان واحد های محاسباتی فرض شوند که ورودی ها را می گیرند و پس از پردازش، برون داد را تولید می کنند.

این فرایند پردازش ممکن است خیلی ساده (همانند جمع ساده داده ها) یا خیلی پیچیده  (یک گره ممکن است خود شامل یک شبکه ء دیگر باشد) باشد.

نوع ارتباطات میان گره ها جریان داده ها را میان گره ها مشخص می کند.

این جریان می تواند یک طرفه – هنگامی که اطلاعات فقط در یک جهت حرکت می کنند – یا دو طرفه – داده ها در دو سو حرکت می کنند – باشد.

تراکنش میان گره ها می تواند به رفتار کلی شبکه بیانجامد که این رفتار در تک تک اجزا قابل مشاهده نیست.

به این رفتار کلی (جهانی)، برآیند(برون ده) گفته می شود.

این بدان مفهوم است که توانایی شبکه از اجزای آن فراتر رفته، آن را به ابزاری قدرتمند تر تبدیل می کند.

شبکه ها برای مدل سازی دامنهء وسعی از پدیده ها در فیزیک، علوم کامپیوتر، بیوشیمی، ریاضی، جامعه شناسی، اقتصاد، مخابرات و زمینه های دیگر مورد استفاده قرار میگیرند.

این امر به این دلیل است که سیستم های زیادی می توانند به عنوان شبکه دیده شوند :

پروتئین ها، کامپیوترها، جوامع و … . کدام سیستم های شبکه ای دیگر را می شناسید؟ چرا؟

شبکه های عصبی مصنوعی در متلب

در یکی از انواع شبکه ها، گره ها به عنوان “گره های مصنوعی” فرض می شوند.

این گونه شبکه ها شبکه های مصنوعی نامیده می شوند. یک گره محاسباتی، مدل محاسباتی یک نورون(سلول عصبی) طبیعی است.

نرون های طبیعی سیگنال ها را از طریق سیناپس های واقع در دندریت ها یا غشاء عصبی دریافت می کنند.

هنگامی که سیگنال های رسیده به اندازهء کافی قوی باشند (از آستانهء حساسیت تجاوز کنند).

نرون فعال شده  و سیگنال خروجی از طریق اکسون خارج می گردد.

سیگنال ممکن است به سیناپس دیگر ارسال شده و ممکن است نرون های دیگر را فعال کند.

در اینجا آشنایی با محیط متلب بخش صد و هجدهم به پایان رسیده است و در آموزش های بعدی به مباحث دیگر آموزش متلب می پردازیم. همچنین از شما مخاطبین عزیز سایت همیارپروژه دعوت می کنم که برای انجام پروژه متلب خود آموزش های ما را دنبال نمایید.

نویسنده: زهرا رستمی

جهت سفارش پروژه به لینک زیر مراجعه نمایید :

سفارش پروژه

همچنین می توانید برای ارتباط سریعتر با شماره و آیدی تلگرام زیر تماس حاصل کنید :
۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ – آیدی تلگرام : @fnalk

از طریق کلیک برروی آیکن های زیر میتوانید پروژه خود را در تلگرام و یا واتساپ برای ما ارسال کنید:

ثبت سفارش در واتس آپ ثبت سفارش در تلگرام