فروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانفروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانشبکه عصبی کامپیوتری با استفاده حالت ریسک و تقویت یادگیری
حفاظت از کانال های آتشی‌مزاج کامپیوتری در رابطه زیر ساخت های فن آوری
اطلاعات،حوادث مخرب و اتفاقی پرکار هستند. حرف توجه به پیچدگی روبه و حرف
سرعتی که رشد از سیستم های حملات باده توانند به کوه طور خودکار راه اندازی شوند
اقدامات موثر لازم برای کاهش اتفاق در شبکه انجام می شود. این جا به سمت
حفاظت کانال کامپیوتری عصبی که باده توان با استفاده از تقویت یادگیری و
برآورد ریسک برای عمل مطلوب ، یا سیاستی که داده های شبکه کامپیوتری باب
این شرایط شفا خویش را بدست می آورند اشاره میشود .
کانال های آتشی‌مزاج اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش باده کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که بالا العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به چهره موازی باهم از بهر اسم یک مسئله مشخص کار می کنند . کانال های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه اختصاصی برنامه ریزی کرد مانند ها می بایست با دقت انتخاب شوند در جز این صورت دوران سودمند، تلف می شود و یا تا بدتر از این شبکه ممکن است تاب توان رمق قوت درست کار کند. امتیاز کانال عصبی این است که بشخصه کشف می کند که چگونه مسئله را اسم کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.
تحقیق در مورد سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فرمت فایل Word و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 45
تحقیق سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فایل Word)تعداد صفحات 45
با استعمال از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان قالب داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. آن‌گاه حرف ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکه‌ها از بهر تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود آرم داده‌اند. گستره استعمال این مدلهای ریاضی حرف گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
سیاهه :
مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی تصنعی
تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی
کانال آتشی‌مزاج چیست؟
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
الهام از طبیعت
شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی
مسائل درخور از بهر یادگیری شبکه های عصبی
پرسپترون
الگوریتم یادگیری پرسپترون
الگوریتم gradient descent
مشکلات روش gradient descent
تقریب افزایشی gradient descent
الگوریتم Back propagation
قدرت نمایش متعلقات
انواع آموزش کانال
برخی زمینه های کانال های عصبی
سبکهای معماری شبکه‌های عصبی
قواعد یادگیری در شبکه‌های عصبی
پرورش شبکه‌های عصبی
پرورش unsupervised یا مقابله‌ای (Adaptive)
تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره
انواع یادگیری از بهر شبکه های عصبی
یادگیری حرف کارگزار
یادگیری تشدیدی
یادگیری بدون ناظر
بدی‌ها کانال های عصبی
مزیتهای کانال های عصبی
سیستم آزموده
سیستم خبره چیست؟
قالب یک سیستم خبره
استفاده از منطق فازی
مزایا و محدودیت‌های سیستم‌های آزموده
استعمال سیستم‌های خبره
قید سیستم خبره مشهور
مروری بر کاربردهای تجاری
بازاریابی
بانکداری و حوزه های مالی
سابق بینی
سایر حوزه های تجاری
استعمال مدلهای شبکه عصبی باب پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس
استعمال مدل شبکه عصبی در پیش‌بینی افلاس شرکتهای بازار بورس
تبیین مفهوم ورشکستگی
متغیرهای مدل تحقیق
داده‌ها شرکتهای نمونه تحقیق
بازشناخت مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها
تعیین الگو بهینه شبکه آتشی‌مزاج چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها
مقایسه مدلهای کانال عصبی سه و چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی
پیش‌بینی افلاس اقتصادی شرکتها باب سالهای و
جریان ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازارچه بورس در دوره ـ
جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
منابع