الوصف
هذا الفيديو التعليمي هو الجزء الثاني من الدورة الكاملة للتعلم العميق في MATLAB. نوصيك بطلب الدورة الكاملة للتعلم تمامًا.
العناوين الرئيسية:
برمجة الشبكات العصبية في برنامج MATLAB
ما قبل المعالجة والمعالجة اللاحقة
(Mapminamx و Mapstd و Processpca و Fixunknowns و removeconstraints)
تطبيع بيانات الإدخال
تصحيح البيانات غير المفقودة والقيم غير المفقودة
تطبيق الشبكة العصبية
(nftool و nctool و nprtool و ntstool)
الشبكات العصبية الضحلة متعددة الطبقات
أوامر الشبكة العصبية في MATLAB
(feedforwardnet، cascadeforwardnet، fitnet، patternnet)
الشبكة العصبية للتطبيق المناسب
الشبكة العصبية لتطبيق التعرف على الأنماط
(net.biasConnect، net.inputConnect، net.layerConnect، net.outputConnect، net.biases، net.inputWeights، net.layerWeights، net.outputs، net.IW، net.LW، net.b)
قيم الوزن والانحياز
خصائص الكائن الفرعي للشبكة العصبية
(المدخلات ، الطبقات ، المخرجات ، التحيزات ، أوزان المدخلات ، أوزان الطبقة)
اضبط عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية
اضبط وظيفة تدريب الشبكة العصبية
نمذجة الشبكة العصبية
حدد وظيفة التدريب
ما وظيفة التدريب التي يجب أن نختارها لتدريب الشبكة العصبية؟
ما هو الفرق بين trainlm و trainbr و trainscg؟ أيهما أفضل؟
الإلمام بوظائف التدريب
(traingd ، traingdm ، traingda ، traingdx ، trainrp ، traincgf ، traincgp ، traincgb ، trainscg ، trainbfg ، trainoss ، trainlm ، و trainbr)
ما هي وظيفة تدريب الشبكة العصبية الأكثر استخدامًا؟
هل التقارب السريع جيد؟
الشبكات العصبية ذات الحوسبة المتوازية و GPU
فئة Autoencoder
تعلم تكميم ناقلات الشبكة العصبية
تجمع
خريطة التنظيم الذاتي
شبكة عصبية تنافسية
قاعدة التعلم Kohonen (تعلم)
قاعدة تعلم التحيز (Learncon)
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.