شبکه عصبی پرسترون چندلایه MLP صفر تا صد (بخش اول) скачать в хорошем качестве

شبکه عصبی پرسترون چندلایه MLP صفر تا صد (بخش اول)

شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) یک نوع شبکه عصبی مصنوعی است که از چندین لایه پرسپترون‌های متصل به هم تشکیل شده است. این شبکه شامل لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی (Hidden Layers)، و یک لایه خروجی است. Telegram: t.me/matlabanyone t.me/hassan_saadatmand h.saadatmand22@yahoo.com www.matlablearning.com 09155137038 مدرس بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون با بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس ویژگی‌های کلیدی MLP: لایه‌های مخفی: لایه‌های مخفی با استفاده از توابع فعال‌سازی مانند سیگموید، تانژانت هایپربولیک یا ReLU پردازش‌ها را انجام می‌دهند و به مدل قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده‌تر را می‌دهند. یادگیری نظارت شده: MLP با استفاده از روش‌های یادگیری نظارت شده مانند بک‌پراپگیشن (Backpropagation) آموزش داده می‌شود که در آن وزن‌ها و بایاس‌ها براساس خطای تولید شده در خروجی به‌روزرسانی می‌شوند. غیر خطی بودن: توابع فعال‌سازی غیر خطی در لایه‌های مخفی به MLP این امکان را می‌دهند که الگوهای پیچیده و غیر خطی را در داده‌ها شناسایی کند. MLP برای کاربردهای مختلفی از جمله تشخیص الگو، طبقه‌بندی، و تقریب توابع استفاده می‌شود و به عنوان پایه‌ای برای شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) عمل می‌کند