تعميم و اجرا در شبکه عصبی
نمایش یک نتیجه
شناسه محصول: ann1intro دسته: آموزش شبکه عصبی, هوش مصنوعی, یادگیری عمیق, یادگیری ماشین machine learning برچسب: hardlim, hardlims, logsig, poslin, purelin, radbas, satlins, tansig, tribas, آموزش, ارزيابي مدل شبکه عصبی, الگوريتم نزول گرايان (Gradient Descent), الگوريتم‌هاي يادگيري شبکه عصبی, انبارش داده‌ها ساختن پايگاه داده مربوط به داده كاوي, انتخاب توپولوژی شبکه عصبی, انتخاب داده‌ها جستجوي داده, انواع شبکه‌هاي عصبي مصنوعي, تخمين و پيشگويي), تشخيص الگو, تعريف شبکه عصبي مصنوعي, تعميم و اجرا در شبکه عصبی, تقريب تابع (رگرسيون غير خطي, توابع فعال سازي سيکموئيد, خاصیت عمومیت پذیری شبکه, ذخيره كردن و بازبيني داده‌ها, ساختار شبکه عصبي, شبکه عصبي چگونه کار ميکند؟, شبکه‌هاي عصبي چند لايه يا MLP, فرايند داده کاوي, قانون يادگيري دلتا, قدرت تعميم و overfitting, کاربردهاي شبکه عصبي مصنوعي, کاربردهاي عمومي ANNs, مزاياي شبکه‌هاي عصبي, معايب شبکه‌هاي عصبي, معرفی توابع تحریک شبکه عصبی, هوش مصنوعي (AI), يادگيري رقابتي, يادگيري هب