totop

مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالاسه‌شنبه 06, مارس 2018

مقاله آماده - همیارپروژه

مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا

سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را در حوزه مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت خرید و  دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.این پروژه در انجام پروژه مهندسی برق میتواند یک کار آموزشی باشد.

نرم افزار متلب : 

مَتلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرم‌افزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامه‌نویسی مورد نظر است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شده‌است. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته می‌شود.

متلب نرم افزاری برای انجام پروژه برق قدرت و انجام پروژه های مهندسی صنایع ، انجام پروژه مهندسی کامپیوتر ، انجام پروژه مهندسی مکانیک ، انجام پروژه مهندسی شیمی ، انجام پروژه مهندسی پزشکی و ….است.

دانلود پروژه متلب                        

توضیحات پروژه :

عنوان : مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا

توضیح :

مقاله ای با عنوان “شبکه عصبی کانولوشن عمیق CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا” توسط تیم همیارپروژه نوشته شده است که میتوانید از طریق آن با مبحث کانوولوشن عمیق که از شاخه دیپ لرنینگ است بیشتر آشنا شوید .

 کانولوشن عمیق

این مفاله برای پروژه های دانشگاهی بسیار پرکاربرد است و همچنین می توانید بعنوان یک مقاله صددرصد تضمین شده در همایش های داخلی حوزه هوش مصنوعی از آن استفاده نمایید.

این مقاله از ۴ مقاله علمی بین المللی اقتباس شده است که همگی مربوط به سال ۲۰۱۷  می باشند.

دیپ لرنینگ (deep learning)مبحثی از یادگیری ماشین است که امروزه بر همه الگوریتم ها و روش های دیگر همچون شبکه عصبی ، svm ، درخت تصمیم ، کلاسبندی بیزین و ….. غلبه پیداکرده و بهترین نتایج را ارائه می دهد.

مقاله آماده دیپ لرنینگهمیارپروژه - مقاله آماده cnn

در زیر چکیده این مقاله برای شما قرار داده شده است که برای دریافت همه مطالب مقاله باید آن را خریداری نمایید :

چکیده :

در زمینه  بینایی ماشین و طبقه بندی تصاویر  تا کنون مدل ها و روش های بسیاری معرفی شده است  ،اما به ‏صراحت می توان گفت که الگوریتم ها و ‏مدل های مختلف پژوهش های  مبتنی بر شبکه عصبی[۱] ‏ جای خود را ‏در میان طبقه بندی تصاویر به خوبی باز کرده اند . جدا از ‏کاربرد هایی که این علم در شناسایی الگوها، پردازش ‏تصویر و رویت، هوش مصنوعی، کنترل ربات ها دارد، ابعاد تاثیر گذاری در  زندگی روزمره و دنیای واقعی مثل دامنه ‏های  کشاورزی ، پیش بینی آب و هوا ، علوم پزشکی و ‏مهندسی و راه و غیره داشته است ، دقت الگوریتم و ‏مسیر اجرایی در تشخیص و طبقه بندی بسیار مهم ‏است .هدف اصلی این معماری ها این است که مدلی شبیه ‏به سیستم داخلی مغز انسان براي تجزیه و تحلیل سیستم هاي مختلف بر اساس تجربه ‏ ارائه دهند ، از این رو غایت ‏نهایی این الگوریتم ها این است که بتوان در شبکه های مصنوعی طوری مسیر آموزش برای یادگیری عمیق[۲] ‏ را ‏طی کرد تاشبکه تشخیصی نزدیک ‏مغز انسان داشته باشد ، این خود جنبه دیگری از معماری هایی است که می ‏خواهیم در اینجا به آنها نفوذ کرده و بدانیم الگوریتم چقدر می تواند شبیه به مغز انسان عمل کند و تصاویر را ‏تشخیص دهد؟  این همان مبحث دقت الگوریتم است.  ‏ثابت شده است از بین انواع شبکه های عصبی، شبکه ‏های عصبی کانولشنال ‏ (CNN) [3] معمولا دقت خوبی را در طبقه بندی تصاویر ارائه می کنند . یکی از ایراداتی که میتوان به شبکه های عصبی عمیق وارد کرد این است که عمق بالا می تواند باعث افزایش هزینه محاسباتی در عملکرد تشخیص و طبقه بندی تصویر شود . به همین ‏ در ‏این مطالعه به بررسی معماری می پردازیم که از مدلی با چندین واحد GPU کمک میگیرد .

کلمات کلیدی: طبقه بندی ، تشخیص ، تصاویر ، شبکه های عصبی ، کانولوشن ، کانولوشنال ، ‏شبکه های عصبی عمیق، ‏CNN‏ ‏، هوش مصنوعی

 

نحوه خرید و دانلود فایل پروژه:

برای دانلود فایل های این پروژه ابتدا بروی دکمه خرید کلیک نمایید.

بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه“مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا”برای شما نمایش داده می شود.

فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.

سفارش پروژه مشابه :

درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید در تلگرام یا واتساپ شماره ۰۹۱۹۰۹۷۴۵۵۳ درخواستتان را ثبت نمایید و به صفحه انجام پروژه سیمولینک مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.

خرید پروژه های مشابه :

سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده متلب را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده متلب مراجعه نمایید.


3 پاسخ به “مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا”

  1. Ngr گفت:

    سلام من میخام از شبکه عصبی کانولون برای دسته بندی تصاویر استفاده کنم
    ولی‌نمیدونم حداقل تعداد تصاویر با این روش باید چقدر باشه؟ تا این رو دقتش خوب باشه
    ممنون میشم راهنماییم کنید

  2. leila گفت:

    سلام وقتتون بخیر من وقتی شبکه عصبی کانولوشن رو اجرا می کنم در هر بار اجرادقت متفاوتی می ده چطوری می تونم جلوی این کار رو بگیرم؟

    • admin گفت:

      سلام وقت بخیر
      لطفا به آیدی من در تلگرام پیام بدین تا راهنماییتون کنم
      آیدی من : @fnalk

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

حق نشر برای همیارپروژه ❤️ مرجع انجام پروژه دورکاری و آنلاین ✔️ سایت انجام پروژه و استخدام فریلنسر در همه حوزه ها ، مهارت ها ، نرم افزارها و پروژه های برنامه نویسی محفوظ است.