پرسپترون چند لایه یا MLP
یکی از پایه ای ترین مدل های عصبی موجود، مدل پرسپترون چند لایه یا Multi-Layer Perceptron (به اختصار MLP) است که عملکرد انتقالی مغز انسان را شبیه سازی می کند. در این نوع شبکه عصبی، رفتار شبکه ای مغز انسان و انتشار سیگنال در آن بیشتر مد نظر بوده است و از این رو، گهگاه با نام شبکه های پیشرو (Feedforward Networks) نیز خوانده می شوند. هر یک از سلول های عصبی مغز انسان، موسوم به نورون (Neuron)، پس از دریافت ورودی (از یک سلول عصبی یا غیر عصبی دیگر)، پردازشی روی آن انجام می دهند و نتیجه را به یک سلول دیگر (عصبی یا غیر عصبی) انتقال می دهد. این رفتار تا حصول نتیجه ای مشخص ادامه دارد، که احتمالا منجر به یک تصمیم، پردازش، تفکر و یا حرکت خواهد شد.
@matlabanalysis1
یکی از پایه ای ترین مدل های عصبی موجود، مدل پرسپترون چند لایه یا Multi-Layer Perceptron (به اختصار MLP) است که عملکرد انتقالی مغز انسان را شبیه سازی می کند. در این نوع شبکه عصبی، رفتار شبکه ای مغز انسان و انتشار سیگنال در آن بیشتر مد نظر بوده است و از این رو، گهگاه با نام شبکه های پیشرو (Feedforward Networks) نیز خوانده می شوند. هر یک از سلول های عصبی مغز انسان، موسوم به نورون (Neuron)، پس از دریافت ورودی (از یک سلول عصبی یا غیر عصبی دیگر)، پردازشی روی آن انجام می دهند و نتیجه را به یک سلول دیگر (عصبی یا غیر عصبی) انتقال می دهد. این رفتار تا حصول نتیجه ای مشخص ادامه دارد، که احتمالا منجر به یک تصمیم، پردازش، تفکر و یا حرکت خواهد شد.
@matlabanalysis1
شبکه های عصبی شعاعی یا RBF
مشابه با الگوی شبکه های عصبی MLP، نوع دیگری از شبکه های عصبی وجود دارند که در آن ها، واحدها پردازنده، از نظر پردازشی بر موقعیت خاصی متمرکز هستند. این تمرکز، از طریق توابع شعاعی یا Radial Basis Functions (به اختصار RBF) مدل سازی می شود. از نظر ساختار کلی، شبکه های عصبی RBF تفاوت چندانی با شبکه های MLP ندارند و صرفا نوع پردازشی که نورون ها روی ورودهایشان انجام می دهند، متفاوت است. با این حال، شبکه های RBF غالبا دارای فرایند یادگیری و آماده سازی سریع تری هستند. در واقع، به دلیل تمرکز نورون ها بر محدوده عملکردی خاص، کار تنظیم آن ها، راحت تر خواهد بود.
@matlabanalysis1
مشابه با الگوی شبکه های عصبی MLP، نوع دیگری از شبکه های عصبی وجود دارند که در آن ها، واحدها پردازنده، از نظر پردازشی بر موقعیت خاصی متمرکز هستند. این تمرکز، از طریق توابع شعاعی یا Radial Basis Functions (به اختصار RBF) مدل سازی می شود. از نظر ساختار کلی، شبکه های عصبی RBF تفاوت چندانی با شبکه های MLP ندارند و صرفا نوع پردازشی که نورون ها روی ورودهایشان انجام می دهند، متفاوت است. با این حال، شبکه های RBF غالبا دارای فرایند یادگیری و آماده سازی سریع تری هستند. در واقع، به دلیل تمرکز نورون ها بر محدوده عملکردی خاص، کار تنظیم آن ها، راحت تر خواهد بود.
@matlabanalysis1
اشین های بردار پشتیبان یا SVM
در شبکه های عصبی MLP و RBF، غالبا توجه بر بهبود ساختار شبکه عصبی است، به نحوی که خطای تخمین و میزان اشتباه های شبکه عصبی کمینه شود. اما در نوع خاصی از شبکه عصبی، موسوم به ماشین بردار پشتیبان یا Support Vector Machine (به اختصار SVM)، صرفا بر روی کاهش ریسک عملیاتی مربوط به عدم عملکرد صحیح، تمرکز می شود. ساختار یک شبکه SVM، اشتراکات زیادی با شبکه عصبی MLP دارد و عملا تفاوت اصلی آن، در شیوه یادگیری است.
@matlabanalysis1
در شبکه های عصبی MLP و RBF، غالبا توجه بر بهبود ساختار شبکه عصبی است، به نحوی که خطای تخمین و میزان اشتباه های شبکه عصبی کمینه شود. اما در نوع خاصی از شبکه عصبی، موسوم به ماشین بردار پشتیبان یا Support Vector Machine (به اختصار SVM)، صرفا بر روی کاهش ریسک عملیاتی مربوط به عدم عملکرد صحیح، تمرکز می شود. ساختار یک شبکه SVM، اشتراکات زیادی با شبکه عصبی MLP دارد و عملا تفاوت اصلی آن، در شیوه یادگیری است.
@matlabanalysis1
نگاشت های خود سازمان ده یا SOM
شبکه عصبی کوهونن (Kohonen) و یا نگاشت خود سازمان ده یا Self-Organizing Map (به اختصار SOM) نوع خاصی از شبکه عصبی که از نظر شیوه عملکرد، ساختار و کاربرد، کاملا با انواع شبکه عصبی که پیش از این مورد بررسی قرار گرفتند، متفاوت است. ایده اصلی نگاشت خود سازمان ده، از تقسیم عملکردی ناحیه قشری مغز، الهام گرفته شده است و کاربرد اصلی آن در حل مسائلی است که به مسائل «یادگیری غیر نظارت شده» معروف هستند. در واقع کارکرد اصلی یک SOM، در پیدا کردن شباهت ها و دسته های مشابه در میان انبوهی از داده هاست که در اختیار آن قرار گرفته است. مشابه با کاری که قشر مغز انسان انجام داده است و انبوهی از ورودی های حسی و حرکتی به مغز را، در گروه های مشابهی طبقه بندی (یا بهتر است بگوییم: خوشه بندی) کرده است.
@matlabanalysis1
شبکه عصبی کوهونن (Kohonen) و یا نگاشت خود سازمان ده یا Self-Organizing Map (به اختصار SOM) نوع خاصی از شبکه عصبی که از نظر شیوه عملکرد، ساختار و کاربرد، کاملا با انواع شبکه عصبی که پیش از این مورد بررسی قرار گرفتند، متفاوت است. ایده اصلی نگاشت خود سازمان ده، از تقسیم عملکردی ناحیه قشری مغز، الهام گرفته شده است و کاربرد اصلی آن در حل مسائلی است که به مسائل «یادگیری غیر نظارت شده» معروف هستند. در واقع کارکرد اصلی یک SOM، در پیدا کردن شباهت ها و دسته های مشابه در میان انبوهی از داده هاست که در اختیار آن قرار گرفته است. مشابه با کاری که قشر مغز انسان انجام داده است و انبوهی از ورودی های حسی و حرکتی به مغز را، در گروه های مشابهی طبقه بندی (یا بهتر است بگوییم: خوشه بندی) کرده است.
@matlabanalysis1
شبکه عصبی هاپفیلد یا Hopfield
این نوع شبکه عصبی، بیشتر دارای ماهیتی شبیه به یک سیستم دینامیکی است، که دو یا چند نقطه تعادل پایدار دارد. این سیستم با شروع از هر شرایط اولیه، نهایتا به یکی از نقاط تعادلش همگرا می شود. همگرایی به هر نقطه تعادل، به عنوان تشخیصی است که شبکه عصبی آن را ایجاد کرده است و در واقع می تواند به عنوان یک رویکرد برای حل مسائل طبقه بندی استفاده شود. این سیستم، یکی از قدیمی ترین انواع شبکه های عصبی است، که دارای ساختار بازگشتی است و در ساختار آن، فیدبک های داخلی وجود دارند.
@matlabanalysis1
این نوع شبکه عصبی، بیشتر دارای ماهیتی شبیه به یک سیستم دینامیکی است، که دو یا چند نقطه تعادل پایدار دارد. این سیستم با شروع از هر شرایط اولیه، نهایتا به یکی از نقاط تعادلش همگرا می شود. همگرایی به هر نقطه تعادل، به عنوان تشخیصی است که شبکه عصبی آن را ایجاد کرده است و در واقع می تواند به عنوان یک رویکرد برای حل مسائل طبقه بندی استفاده شود. این سیستم، یکی از قدیمی ترین انواع شبکه های عصبی است، که دارای ساختار بازگشتی است و در ساختار آن، فیدبک های داخلی وجود دارند.
@matlabanalysis1
Forwarded from Namiq IBO
Download_آشنایی_با_جعبه_ابزار_شبکه_.pdf
812.4 KB
🚀🍍🌻#شبیه سازی دینامیک پرواز هواپیما ✈️
✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️
در این لحظه ؛ شبیه سازی دینامیک پرواز هواپیما برای دوستان گذاشته خواهد شد .
معادلات دینامیکی هواپیما به دو دسته طولی و عرضی تقسیم می شوند . این معادلات در کتاب دینامیک پرواز راسکم موجو د است ، هم چنین در سایر کتابهایی که در ارتباط با دینامیک پرواز می باشد موجود می باشد . اما شبیه سازی این معادلات کمتر در منابع و اینترنت موجود می باشد .
بنابر این این نیاز مطرح است که اگر پروزه ای با این عنوان شبیه سازی هواپیمای دلخواه را از ما بخواهند ، اینکه که کدی نوشته باشیم که ان کد درست کار کند ، و تمام خروجی های خواسته شده را بدهد ، کار نسبتا سخت و زمان بر است
با این رویکرد ما کد شبیه سازی دینامیک پرواز هواپیما را در اختیار دوستان می گذاریم که برای هواپیمای لییر جت 24 می باشد ،
بنابراین کدی که الان در کانال گذاشته خواهد شد ، یک #کد #بیس می باشد که می توان برای هر هواپیمای دلخواه با تغییر ورودی ها یا همان اطلاعات مربوط به آن هواپیما می توان استفاده کرد ،
@matlabanalysis1
✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️✈️
در این لحظه ؛ شبیه سازی دینامیک پرواز هواپیما برای دوستان گذاشته خواهد شد .
معادلات دینامیکی هواپیما به دو دسته طولی و عرضی تقسیم می شوند . این معادلات در کتاب دینامیک پرواز راسکم موجو د است ، هم چنین در سایر کتابهایی که در ارتباط با دینامیک پرواز می باشد موجود می باشد . اما شبیه سازی این معادلات کمتر در منابع و اینترنت موجود می باشد .
بنابر این این نیاز مطرح است که اگر پروزه ای با این عنوان شبیه سازی هواپیمای دلخواه را از ما بخواهند ، اینکه که کدی نوشته باشیم که ان کد درست کار کند ، و تمام خروجی های خواسته شده را بدهد ، کار نسبتا سخت و زمان بر است
با این رویکرد ما کد شبیه سازی دینامیک پرواز هواپیما را در اختیار دوستان می گذاریم که برای هواپیمای لییر جت 24 می باشد ،
بنابراین کدی که الان در کانال گذاشته خواهد شد ، یک #کد #بیس می باشد که می توان برای هر هواپیمای دلخواه با تغییر ورودی ها یا همان اطلاعات مربوط به آن هواپیما می توان استفاده کرد ،
@matlabanalysis1
ایجاد منو در متلب
سینتکس کلی به این صورت است :
choice = menu('Choose a color','Red','Blue','Green')
سینتکس کلی به این صورت است :
choice = menu('Choose a color','Red','Blue','Green')
Forwarded from آموزش های دانشگاهی
دوره آمادگی کنکور دکتری
ویژه رشته مهندسی صنایع
در شهر اصفهان
شروع کلاس ها از اول تیرماه
tel: 0313-4446224
Channel: @amoozehaye_sanati
Id: @matlabanalysis
ویژه رشته مهندسی صنایع
در شهر اصفهان
شروع کلاس ها از اول تیرماه
tel: 0313-4446224
Channel: @amoozehaye_sanati
Id: @matlabanalysis
نرم افزاری برای ترسیم توابع در فضای 3 بعدی.☝
پس وارد کردن ضابطه تابع و ترسیم شدن رویه ، شکل را در زوایای متفاوت بچرخانید و از زوایای مختلف نگاه کنید، رفتار تابع وارد شده به خوبی نمایان است .
پس وارد کردن ضابطه تابع و ترسیم شدن رویه ، شکل را در زوایای متفاوت بچرخانید و از زوایای مختلف نگاه کنید، رفتار تابع وارد شده به خوبی نمایان است .
با سلام به همراهان گرامی .
در ادامه مباحث اموزش متلب طی چند پست آتی مبحث ساختمان داده ها در نرم افزار متلب مطرح میگردد .
👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇
در ادامه مباحث اموزش متلب طی چند پست آتی مبحث ساختمان داده ها در نرم افزار متلب مطرح میگردد .
👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇
‼️ ساختمان داده ها ابزاری برای ذخیره و نگهداری داده های مرتبط تحت یک عنوان واحد است .