یادگیری با ناظر 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.

یادگیری با ناظر در حالت کلی در متلب

. زوج داده های یادگیری (pⁱ , tⁱ ) L , ….   ۲ ,۱ = i

. t پاسخ مطلوب و a خروجی واقعی شبکه

. سیگنالهای خطا پارامترهای شبکه را به نحوی تنظیم می کند که پاسخ شبکه به سمت پاسخ مطلوب حرکت کند.

.LMS و پس انتشار خطا از انواع با ناظر بوده که در فصل ها ۷ و ۸ آمده است.

سوال : تفاوت اصلی در یک سیستم فیت‌بک دارای یادگیری با ناظر و سیستم های تطبیقی چیست؟

یادگیری تشدیدی (تقویتی ) در شبکه عصبی در متلب

اشکال یادگیری با ناظر: بدون معلم نمی‌تواند مواضع جدیدی را که توسط داده‌های تجربی پوشانده نشده است، یاد بگیرید.

. یادگیری با ناظر: Offline  ,  Online

.  در یادگیری Offline به کمک داده های یادگیری طراحی شبکه عصبی و آموزش آن انجام می شود پس از آن به عنوان یک سیستم استاتیکی عمل می‌کند. ولی در حالت Online مثل یک سیستم دینامیکی همواره در حال انجام کار است.

. یادگیری تشدیدی نوع خاصی از یادگیری با ناظر است زیرا همچنان رفتار شبکه ارزیابی می‌شود.

. در یادگیری تشدیدی معمولا مقادیر خروجی مطلوب در دسترس نیست و آن به شبکه اعلام می‌شود. که مثلا عملکرد آن ۵۰% درست است یا اصلا مطلوب نیست.

. در حالت حاد با یک بیت می توان اعلام کرد که خروجی درست است یا خیر.

. سیگنال برگشتی از نوع نقادی است در صورتیکه در یادگیری با ناظر جنبه دستوری دارد (چون T معلوم است )

. سیگنال نقاد پارامترهای شبکه را تنظیم می کند با این امید که سیگنال نقاد بهتری در آینده جهت تنظیم پارامترها تولید شود.

. یادگیری خود سازمانده

. در این نوع یادگیری، هیچ سیگنالی که اطلاعات در مورد مطلوبیت جواب شبکه به خود شبکه وارد نماید موجود نیست .

. شبکه در اینجا بایستی تنها با ارائه صرف بردارهای ورودی، ارتباط موجود بین الگوهای ورودی را پیدا کرده و در خروجی شبکه کد نماید.

قانون یادگیری پرسپترون تک لایه (SLPR ) در متلب

. از نوع یادگیری با ناظر

_ خطای یادگیری در دسترس

. برای سبکه ای با یک نرون میانی و دو ورودی دیدیم:

_ معادل است با خطی که فضای ورودی رابه ۲بخش تقسیم می‌کند.

_ خط دارای ضریب زاویه –W₁/W₂ بوده و بر بردار وزن[ W₁W₂]W= عمود است.

_ برای تمامی نقاط بالای خط مرزی (با توجه به جهت بردار وزن ) wp+b>0 و برای تمامی نقاط پایین خط مرزی wp+b<0 می باشد.

. در صورت افزایش تعداد نرون های فضای میانی و R=2، تعداد نواحی قابل تفکیک توسط خطوط متقاطع در فضای R² افزایش می یابد.

در اینجا آشنایی با محیط متلب بخش صد و یک 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