پاورپوینت دسته بندی با استفاده از مدل های خطی (⭐⭐⭐)

پاورپوینت دسته بندی با استفاده از مدل های خطی (⭐⭐⭐)

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: .ppt
تعداد صفحات: 40
حجم فایل: 1079 کیلوبایت
قیمت: 15000 تومان

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل :  powerpoint (..ppt) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 40 اسلاید

 قسمتی از متن powerpoint (..ppt) : 
 

بنام خدا
1
2
دسته بندی با استفاده از مدل های خطی
دسته بندی
در مسایل دسته بندی یک بردار ورودی X به یکی از K کلاس مجزای C k اختصاص داده میشود.
برای این کار فضای ورودی به نواحی تصمیم گیری تقسیم بندی میشود که مرزهای آنرا سطوح تصمیم گیری می نامند.
در این فصل مدل هایی بررسی میشوند که سطوح تصمیم گیری از توابع خطی تشکیل میشوند. برای جدا سازی فضای ورودی D بعدی از ابرصفحه های D-1 بعدی استفاده میشود.
3
مسایل جدا پذیر خطی
مجموعه داده هایی که با یک سطح تصمیم گیری خطی جداپذیر هستند linearly separable یا جداپذیر خطی نامیده میشوند.
یک دسته بندی کننده خطی برای دسته بندی داده ها از ترکیب خطی ویژگی ها استفاده میکند.
دسته بندی کننده خطی بسیار سریع عمل میکند و برای داده ها با ابعاد بالا کارائی خوبی دارد. (البته درخت تصمیم میتواند سریعتر عمل نماید.)
4
داده جدا پذیر خطی
دسته بندی کننده غیرخطی
دسته بندی کننده خطی
 Generative models vs. discriminative models
دو روش کلی برای تعیین پارامترهای دسته بندی کننده های خطی وجود دارد:
Generative models
این روش ها بر اساس مدل سازی توابع چگالی شرطی عمل میکنند نظیر
Naive Bayes classifier که در آن از فرض استقلال شرطی استفاده میشود.
discriminative models
در این روش ها از یک مدل جدا کننده استفاده میشود که سعی در افزایش کیفیت خروجی بر اساس داده های آموزشی دارد. نظیر:
Logistic regression
که در آن مدل بر این اساس بدست می آید که داده مشاهده شده توسط مدلی ساخته شده که توسط خروجی قابل توصیف است
Perceptron
که در آن سعی در کاهش خطای مشاهده شده در داده آموزشی است
Support vector machine
که در آن سعی در افزایش فاصله مرزی سطوح تصمیم گیری و داده های آموزشی است
5

 

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.

پاورپوینت حرکت ساکادیک چشم مدل سازی یادگیری مخچه ای با شبکه های عصبی مصنوعی (⭐⭐⭐)

پاورپوینت حرکت ساکادیک چشم مدل سازی یادگیری مخچه ای با شبکه های عصبی مصنوعی (⭐⭐⭐)

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: .ppt
تعداد صفحات: 22
حجم فایل: 424 کیلوبایت
قیمت: 15000 تومان

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل :  powerpoint (..ppt) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 22 اسلاید

 قسمتی از متن powerpoint (..ppt) : 
 

به نام خدا
حرکت ساکادیک چشم مدل سازی یادگیری مخچه ای با شبکه های عصبی مصنوعی
چرا مطالعه حرکات چشم ارزشمند است ؟
کاربردهای مطالعه حرکات چشم
بررسی نحوه عملکرد مغز
شناسایی محل آسیب دیدگی و بیماری
آزمایش روشهای درمانی جدید
مزایای مطالعه حرکات چشم
حرکات چشم به صورت عمده تنها به گردش کره چشم محدود می شوند و جابجایی خطی آنها ناچیز است.
ماهیچه های چشم، کره چشم را در مقابل یک بار مکانیکی بدون تغییر حرکت می دهند.
انواع مختلف حرکات چشم می توانند بر اساس فاکتورهای گوناگون ، از یکدیگر تشخیص داده شوند
حرکات چشم همواره برای مشاهده و بررسی سیستمی در دسترس هستند.

 

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.

پاورپوینت تفاوت مدل های مختلف (⭐⭐⭐)

پاورپوینت تفاوت مدل های مختلف (⭐⭐⭐)

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: .ppt
تعداد صفحات: 22
حجم فایل: 175 کیلوبایت
قیمت: 15000 تومان

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل :  powerpoint (..ppt) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 22 اسلاید

 قسمتی از متن powerpoint (..ppt) : 
 

بنام خدا
Model Predictive Control (MPC)
Introduction…
MPC به خانواده ای از کنترل کننده ها اطلاق می شود که با استفاده از مدلی از پروسه و با مینیمم کردن یک تابع هزینه، سیگنال کنترلی را بدست می آوردند
مدل
تابع هزینه
استراتژی receding
در هر لحظه افق رو به آینده پیش می رود
سیگنال کنترلی در هر لحظه محاسبه می شود
تفاوت مدل های مختلف
در مدل مورد استفاده برای پروسه و نویز
تابع هزینه ای که باید مینیمم شود
مزیت های MPC
به جهت قابل فهم بودن اصول و مفاهیم پایه ای در این روش و سادگی تنظیم پارامترهای آن، تنها نیاز به اطلاعات کنترلی محدودی جهت بکارگیری این روش کنترلی میباشد.
الگوریتمهای MPC را میتوان جهت کنترل پروسه های مختلفی بکار برد. این پروسه ها ممکن است دارای دینامیک ساده و یا پیچیده ای از قبیل سیستمهای دارای تأخیر زمانی طولانی، سیستمهای غیرکمینة فاز و یا سیستمهای ناپایدار باشند.
به سهولت میتوان آن را در سیستمهای چند متغیره بکار برد.
این الگوریتم ذاتا ً زمانهای مرده را جبران میکند.

 

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.