فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

انجام پروژه ها و تمرینات دانشجویی در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، پایتون، رپیدماینر و وکا

کلمات کلیدی

حل تمرینات شناسایی آمار و الگو دانشگاه امیرکبیر

حل تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

حل تمرینات درس pattern recogntion

حل تمرینات کتاب فوکوناگا

حل تمرینات کامپیوتری درس شناسایی آمار و الگو

انجام پروژه های تخصصی متلب

انجام پروژه متلب

انجام پروژه دانشجویی

کدنویسی تمرینات pattern recognition

کد متلب تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

کد متلب شبکه عصبی

پیاده سازی شبکه عصبی

کد آماده متلب

کد متلب الگوریتم درخت تصمیم

الگورینم دسته بندی

کد متلب دسته بندی توموز مغزی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان

ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم دسته بندی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و SVM

انتخاب بهینه ویژگی ها با الگوریتم ژنتیک

پروژه متلب

پروژه دانشجویی

ترکیب مدل های دسته بندی

ترکیب روش های دسته بندی درمتلب

کد متلب پیش پردازش تصاویر ماموگرافی برای تشخیص سرطان سینه

کد متلب پردازش تصاویر پزشکی

کد متلب پردازش تصاویر ماموگرافی

کد متلب تشخیص سرطان پستان

کد متلب تشخیص سرطان سینه

کد آماده پردازش تصاویر پزشکی

  • ۰
  • ۰

کد متلب شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با استفاده از تولباکس شبکه عصبی متلب


لینک خرید



یکی از روش های یادگیری ماشین برای دسته بندی داده ها، شبکه پرسپترون چند لایه یا Multi Layer Perceptron به اختصار (MLP) است. شبکه عصبی الهام گرفته از ساختار ذهن انسان است که در آن نورون های مغز توسط اتصالاتی با یکدیگر در ارتباط هستند. 

 

شبکه پرسپترون چندلایه دارای سه لایه کلی است. لایه ورودی که ویژگی ها به آن لایه داده میشوند. لایه خروجی که تصمیم گیری نهایی در مورد برچسب داده ها در آن لایه انجام میشود و لایه میانی که به لایه مخفی نیز مشهور است. زمانی که تعداد لایه های مخفی بیش از دو لایه باشد، به آن شبکه، شبکه عمیق میگویند (هر چند در تعریف شبکه عمیق شرایط دیگری نیز وجود دارد).

در این پست قصد داریم تا با استفاده از تولباکس شبکه عصبی متلب، یک دیتاست را کلاس بندی کنیم. 


هدف : پیاده سازی شبکه پرسپترون با یک لایه مخفی برای دسته بندی

دیتاست : دیتا haberman از مجموعه دیتاست های سایت UCI شامل سه ویژگی و یک برچسب. مسئله به صورت دو کلاسه است

 

روند کار

  1. خواندن دیتاست
  2. مخلوط کردن دیتاست
  3. تقسیم دیتا به دو مجموعه آموزشی و آزمایشی
  4. آموزش شبکه تک لایه با تعداد نورون 5,10,15,20,30,40,50 در هر لایه. یعنی 7 شبکه مجزا آموزش داده میشود که هر شبکه دارای یک لایه مخفی است که لایه مخفی دارای تعداد نورون مشخص شده است. 
  5. ارائه نمودار دقت به ازای شبکه های مختلف

 

در شکل زیر خروجی این پیاده سازی را به ازای حالات مختلف آموزشی ملاحظه میکنید

 

توجه:
  1. فایل دانلودی حاوی کدهای متلب، دیتاست ذکر شده و توضیح مختصری از کدهاست. 
  2. شبکه های پیاده شده تک لایه هستند و در صورتی که نیاز دارید به صورت چند لایه پیاده سازی شوند، بعد از خرید محصول در پیامی به بنده ذکر کنید تا ساختار چندلایه را در کدها قرار بدهم.
  3. آموزش شبکه عصبی با استفاده از تولباکس متلب است.
 
 

ویدیوی زیر نحوه اجرای این پیاده سازی را نشان میدهد.

ویدیو نحوه اجرای کدها

 
در صورت هر گونه سوال نسبت به کالای مورد نظر، با ایمیل msd.abasian@gmail.com  یا شماره 09132324263 و یا آیدی تلگرام masoudabasian مکاتبه نمایید.

همچنین در صورت دانلود فایل و مشاهده هر گونه مشکل در کدها و گزارش، میتوانید از طریق راه های ارتباطی ذکر شده، مشکل را اعلام فرمایید تا در اسرع وقت پشتیبانی لازم را انجام دهیم.

با تشکر از حسن اعتماد شما

مسعود عباسیان


لینک خرید

نظرات (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی