آموزش شبکه های عصبی مصنوعی در متلب

ANN | Artificial Neural Networks | Artifiial Neural Networks | Binary Classification | Bioinformatics Toolbox | Boltzman Machine | Cerebral Cortex | Character Recognition | Clustering | Combinatorial | competelayer | Computational Intelligence | Domain of Attraction | Eigenfilter | Function Approximation | Hard Margin | Hebb | Hebbian Learning Rule | Hopfield Network | Hopfield Neural Network | Hopfield Neural Network چیست؟ | Kernel PCA | Kernel Trick | Kohenen Learning Rule | lioyd | Lloyd | Lloyd's Algorithm | Lloyd’s Algorithm | Lypunov | Mackey Glass | Mackey-Glass | MATLAB | MATLAB software | Micchelli | Missing Values | MLP | MLP در متلب | Multilayer perceptron | nctool | Neuroscience | normalization | Oja Learning Rule | Outlier | PCA | PCA چیست؟ | PCA در متلب | Principal Component Analysis | Quadratic Programming | Radial Basis Function | RBF | RBF در متلب | sa | Self Organization Map | Self-Organazing Map | Self-Organizing Maps | Simulated Annealing | Singular Value Decomposition | sobel | Soft Margin | SOM | SOM چیست؟ | Support Vector Clustering | Support Vector Machine | Support Vector Regression | SVC | SVD | SVM | SVM در متلب | SVR | Takagi - Sugeno | Time series prediction | Time-Series Prediction | Traveling Salesman Problem | TSK | TSP | Variance Perobe | Variance Probe | Whitening | آموزش mlp | آموزش PCA | آموزش SOM | آموزش svm | آموزش svm در متلب | آموزش پرسپترون | آموزش پرسپترون چند لایه در متلب | آموزش تحلیل مولفه اساسی | آموزش خوشه بندی با k-Means، آموزش Clustering با الگوریتم k-Mean | آموزش شبکه عصبی | آموزش شبکه عصبی Hopfield | آموزش شبکه عصبی رقابتی | آموزش شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه | آموزش شبکه های عصبی شعاعی پایه | آموزش شبکه های عصبی مصنوعی | آموزش کلاسترینگ با k-Mean | آموزش ماشین بردار پشتیبان | آموزش متلب | آموزش نگاشت خود سازمان ده | آموزش یادگیری غیر نظارت شده | آنالیز مولفه اساسی | ابزار nctool | ارتباط شبکه عصبی هاپفیلد با نظریه سیستم های دینامیکی غیرخطی | ارتباط ماشین بولتزمان با شبیه سازی تبرید | ارتباط میان PCA و تجزیه مقادیر تکین | استخراج مدل QP | استخراج ویژگی | استفاده از Kernel Trick برای اعمال SVM در فضای غیرخطی | استفاده از تابع quadprog برای حل مسائل بهینه سازی درجه ۲ | استفاده از شبکه عصبی RBF برای پیش بینی سری زمانی | استفاده از شبکه عصبی RBF برای تقریب و درون یابی توابع | الگوریتم k-Means | الگوریتم Kernel PCA | الگوریتم Kernel PCA برای کاهش ابعاد غیرخطی با استفاده از Kernel Trick | الگوریتم Lloyd | الگوریتم لوید | انتخاب با روش های غیرنظارت شده | انتخاب با یادگیری نظارت شده | انتخاب مراکز توابع شعاعی | انتخاب مراکز ثابت | انتخاب ویژگی | ایده تفکیک غیرخطی | بازشناسی الگو | بازشناسی کاراکتر | بردار پشتیبان | بردارهای ویژه | بررسی ساختار قشر مغز | بررسی قانون لیاپانوف | بررسی قانون لیاپانوف برای تحلیل پایداری سیستم های دینامیکی | بررسی مبانی تئوری کلاسترینگ بردار پشتیبان | بررسی مفاهیم مرتبط با آموزش شبکه های عصبی | بهینه سازی | بهینه سازی با شبکه عصبی | بهینه سازی با شبکه عصبی هاپفیلد | بهینه سازی با شبکه هاپفیلد | بهینه سازی ترکیباتی | بهینه سازی ترکیبیاتی | بیان ریاضی PCA به صورت فیلتر ویژه برای داده های با حجم بالا | بیان ریاضی ریسک عملیاتی برای طبقه باینری داده ها | بیان هندسی و جبر خطی برای بیشینه سازی واریانس و تفکیک پذیری | بیشینه سازی واریانس | بیشینه سازی واریانس تفکیک | پرسپترون چند لایه | پرسپترون چندلایه | پروب | پروب واریانس | پیاده سازی k-Means در متلب | پیاده سازی SOM با استفاده از m-file در متلب | پیاده سازی SVM غیرخطی در محیط متلب | پیاده سازی SVM غیرخطی در محیط متلب با استفاده از Kernel Trick | پیاده سازی SVR برای پیش بینی سری زمانی | پیاده سازی SVR در متلب | پیاده سازی SVR در متلب برای تقریب تابع | پیاده سازی شبکه عصبی MLP با تولباکس | پیاده سازی شبکه عصبی برای پیش بینی سری زمانی آشوبی مکی گلاس  | پیاده سازی شبکه عصبی در متلب با استفاده از رابط های گرافیکی (GUI) تولباکس شبکه عصبی | پیاده سازی عملی SVM باینری در محیط متلب | پیاده سازی گام به گام برنامه جامع بازشناسی کاراکتر با استفاده از شبکه عصبی هاپفیلد در متلب | پیاده سازی گام به گام و عملی PCA در متلب | پیاده سازی لایه رقابتی در متلب | پیاده سازی لایه رقابتی در متلب با استفاده از تابع competelayer | پیاده سازی نگاشت خود سازمان ده | پیاده سازی نگاشت خود سازمان ده ساده با استفاده از nctool | پیش بینی سری زمانی | پیش بینی سری زمانی آشوبی مکی گلاس  | پیش بینی سری های زمانی | تئوری کلاسترینگ بردار پشتیبان | تابع competelayer | تابع kmeans | تابع newhop | تابع newrb | تابع newrbe | تابع quadprog | تابع svmclassify | تابع svmtrain | تبدیل حالت حاشیه سخت | تبدیل مساله پیش بینی سری زمانی به یک مساله تقریب تابع | تجزیه مقادیر تکین | تحلیل پایداری سیستم های دینامیکی | تحلیل پایداری لیاپانوف | تحلیل عملکرد سیستم های دینامیکی | تحلیل عملکرد شبکه توسط شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه | تحلیل مولفه اساسی | تحلیل مولفه اساسی در متلب | تخمین و تقریب توابع | تشخیص کاراکتر | تطبیق پذیری | تطبیق پذیری در شبکه های عصبی رقابتی | تعادل در سیستم های دینامیکی | تعریف ریاضی یک نورون مصنوعی | تعریف مساله شناسایی الگوی یک کاراکتر به صورت یک مساله یادگیری غیرنظارت شده | تعمیم به حالت غیرخطی | تعمیم به حالت غیرخطی با استفاده از Kernel Trick | تعمیم تعریف نورون و استفاده از آن برای مدل سازی | تفاوت های اساسی SVM با سایر انواع شبکه عصبی | تقریب توابع | تقسیم بندی داده | تقسیم بندی داده ها توسط شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه | توابع newrb | توابع newrbe | توابع svmclassify | توابع svmtrain | توابع شعاعی پایه | توابع شعاعی پایه و نورون های RBF | توپولوژی های قابل استفاده در ساختار SOM در متلب | توصیف ریاضی مساله خوشه بندی به صورت مساله بهینه سازی | توصیف ریسک در مسائل رگرسیون و مدل سازی | تولباکس بیوانفورماتیک | تولباکس شبکه عصبی | حالت حاشیه نرم | حسگر یا معیار | حل مسائل بهینه سازی ترکیباتی با استفاده از شبکه هاپفیلد | حل مسائل تخمین و تقریب توابع | حل مسائل خوشه بندی در متلب | حل مسائل طبقه بندی باینری | حل مساله بازشناسی الگو | حل مساله خوشه بندی با استفاده از شبکه عصبی رقابتی | خواص و تنظیمات شبکه های عصبی در متلب | خوشه بندی | خوشه بندی با استفاده از شبکه عصبی SOM در متلب | خوشه بندی با استفاده از متلب | خوشه بندی با الگوریتم k-Means | خوشه بندی با الگوریتم k-Means در متلب | خوشه بندی در متلب | داده های بی مقدار | داده های پرت | درونیابی توابع | رگرسیون بردار پشتیبان | رگرسیون غیر خطی | روابط اساسی SVM به صورت یک مساله بهینه سازی درجه دو | روش k-Means | روش تحلیل مولفه اساسی | روش های پیش پردازش اطلاعات | روش های کاهش بعد | رویکردهای طراحی شبکه های عصبی هاپفیلد | ساختار شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و یادگیری | ساختار قشر مغز | سری زمانی آشوبی مکی-گلاس | سفید سازی | سیستم عصبی | سیستم فازی تاکاگی - سوگنو | سیستم فازی تاکاگی-سوگنو | سیستم های دینامیکی | شباهت ها و تفاوت موجود میان شبکه های عصبی رقابتی و الگوریتم k-Means | شبکه عصبی | شبکه عصبی Hopfield | شبکه عصبی Kohenen | شبکه عصبی رقابتی | شبکه عصبی رقابتی چیست؟ | شبکه عصبی کوهنن | شبکه عصبی مبتنی بر PCA | شبکه عصبی مصنوعی چیست؟ | شبکه عصبی هاپفیلد | شبکه عصبی هاپفیلد در متلب | شبکه هاپفیلد در متلب | شبکه های عصبی RBF در متلب | شبکه های عصبی پرسپترون | شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه | شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه در متلب | شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه یا MLP | شبکه های عصبی در حل مسائل بهینه سازی ترکیباتی | شبکه های عصبی رقابتی | شبکه های عصبی شعاعی پایه | شبکه های عصبی شعاعی پایه در متلب | شبکه های عصبی مصنوعی | شبکه های عصبی مصنوعی در متلب | شبکه های عصبی هاپفیلد | شبکه های عصبی هاپفیلد چیست؟ | شبکه های عصبی هاپفیلد در متلب | شبیه سازی تبرید | شناسایی الگوی یک کاراکتر | شناسایی کاراکتر | شیوه عملکرد شبکه عصبی هاپفیلد | شیوه کارکرد نگاشت خود سازمان ده | طبقه بندی | طراحی شبکه عصبی در متلب | طراحی شبکه هاپفیلد با استفاده از تابع newhop در متلب | عصب شناسی | علوم عصبی | فرمول بندی رگرسیون بردار پشتیبان | فروشنده دوره گرد | فیلتر ویژه | فیلم آموزش شبکه عصبی مصنوعی | فیلم آموزشی | فیلم آموزشی Hopfield Neural Network | فیلم آموزشی MLP | فیلم آموزشی rbf | فیلم آموزشی SVM در MATLAB | فیلم آموزشی شبکه عصبی | فیلم آموزشی شبکه عصبی پرسپترون | فیلم آموزشی شبکه عصبی در متلب | فیلم آموزشی شبکه عصبی شعاعی پایه | فیلم آموزشی شبکه عصبی هاپفیلد | قانون لیاپانوف | قانون یادگیری Hebb | قانون یادگیری اوجا | قانون یادگیری کوهونن | قانون یادگیری هب | قشر مغز | قضیه میچلی | کابرد شبکه عصبی مصنوعی در خوشه بندی | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی بهینه سازی | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در تخمین | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در تشخیص الگو | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در طبقه بندی | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در کنترل | کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در مدل سازی و تقریب توابع | کاهش ابعاد | کاهش ابعاد با استفاده از PCA در متلب | کاهش ابعاد داده ها | کاهش ابعاد غیر خطی | کاهش ابعاد غیرخطی | کلاسترینگ | کلاسترینگ بردار پشتیبان | کلاسترینگ در جعبه ابزار شبکه عصبی متلب | کمینه کردن ریسک عملیاتی طبقه بندی | لایه رقابتی | لونبرگ مارکوارت | ماشین بردار پشتیبان | ماشین بردار پشتیبان پایه برای طبقه بندی باینری | ماشین بردار پشتیبان چیست؟ | ماشین بولتزمان | ماشین های بردار پشتیبان | ماشین های بردار پشتیبان در متلب | مباحث هوش محاسباتی | مبانی تئوری سیستم های دینامیکی | مبانی خوشه بندی | مبانی شبکه های عصبی رقابتی | مدل سازی | مروری بر عملکرد سیستم عصبی طبیعی | مسأله TSP | مسأله فروشنده دوره گرد | مساله پیش بینی سری زمانی | مساله تقریب تابع | مساله فروشنده دوره گرد | معرفی چگونگی حل مساله TSP با استفاده از شبکه هاپفیلد | معرفی ماشین بولتزمان و ارتباط آن با شبکه عصبی هاپفیلد | مفاهیم یادگیری رقابتی | مفهوم پروب واریانس و نقش آن در تفکیک پذیری | مفهوم مولفه اساسی و کاربرد آن در استخراج ویژگی و کاهش ابعاد | مقادیر تکین | مقادیر ویژه | مقدمات کاهش ابعاد و مدل سازی با استفاده از SOM | مقدمه ای بر PCA غیرخطی | نرم افزار MATLAB | نرم افزار متلب | نرمال سازی | نظریه سیستم های دینامیکی غیرخطی | نقاط تعادل | نگاشت خود سازمان ده | نگاشت خود سازمان ده چیست؟ | نگاشت های خود سازمان ده | نگاشت های غیرخطی | نمایش جهت های ویژه و مولفه های اساسی داده ها | نمایش گرافیکی نتایج به دست آمده از فرایند طراحی شبکه عصبی | نمایش مرحله به مرحله همگرایی در شبکه هاپفیلد | نمایش میزان تفکیک پذیری داده ها | نمایش میزان تفکیک پذیری داده ها با انتخاب هر یک از ورودی ها | نمایش نتایج و ناحیه جذب برای یک شبکه هاپفیلد | نورون | نوع شبکه ها در محیط متلب | واریانس تفکیک | یادگیری برنامه نویسی متلب | یادگیری تقویتی | یادگیری غیر نظارت شده | یادگیری غیرنظارت شده | یادگیری ماشینی | یادگیری ماشینی خیر | یادگیری نظارت شده