آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP با k-fold cross validation بدون تولباکس
در ادامه آموزش های متلب با آموزش آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP با k-fold cross validation بدون تولباکس در کنار شما خواهیم بود این آموزش از صفر تا صد نحوه برنامه نویسی آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP با k-fold cross validation بدون تولباکس را فرا خواهید گرفت این آموزش به صورت فیلم آموزشی کامل تهیه شده است و در کمترین زمان ممکن قادر به یادگیری در این حوزه خواهد بود.
آشنایی با پرسپترون چند لایه
پرسپترون چند لایه، (به انگلیسی: Multilayer perceptron) دسته ای از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیشخور است. یک MLP شامل حداقل سه لایه گره است: یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی. به جز گره‌های ورودی، هر گره یک نورون است که از یک تابع فعال‌سازی غیر خطی استفاده می‌کند.MLP از تکنیک یادگیری نظارت شده به نام بازپرداخت برای آموزش استفاده می‌کند. لایه‌های متعدد آن و فعال‌سازی غیر خطی آن MLP را از یک پرسپترون خطی متمایز می‌کند. در واقع می‌تواند داده‌هایی را متمایز کند که به صورت خطی قابل‌تفکیک نیستند. منیع ویکی پدیا
موضوع آموزش : آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه MLP با k-fold cross validation بدون تولباکس
زمان آموزش : 30 دقیقه
مدرس : علی فدایی
حوزه : شبکه های عصبی
برای دریافت این فایل آموزشی با شماره 09108391389 در واتس آپ یا تلگرام در تماس باشید تا در کمترین زمان ممکن سفارش برای شما ارسال شود
