- نویسنده : وبسایت ایرانی
- بازدید : 5 مشاهده
برای دانلود سریع فایل کافیست روی دکمه‌ی پایین کلیک کنید برای دانلود اینجا کلیک فرمایید ( پروژه OS project MLP )
· • • • • • • • °° • پروژه پروژه پروژه سیستم عاملی شبکه های عصبی ریسمان و همگان › › پروژه سیستم عاملی شبکه های عصبی ریسمان و همگان › › برای دانلود اینجا کلیک فرمایید پروژه سیستم عاملی شبکه های عصبی ریسمان و همگان سازی برای شما کاربران عزیز وبسایت فایل سحرآمیز یک پروژه سیستم عاملی شبکه های عصبی آماده پروؤه ی با لینوکس › › پروؤه ی با لینوکس › › پروؤه ی با لینوکس چهار سال پیش منتشر شده تعداد بازدید کد پروژه شرح پروژه سلام این پروژه رو با لینوکسمیخواستیم پروژه ی سختی نیست اگه امکان داره بی زحمت ظرف ده روز اماده بشه یکی از این دو پروژه رو هر کدوم که تونستید انجام بدید این پروژه شامل فایل مهم است، لطفا قبل از ارسال پیشنهاد حتما نسبت به بررسی این فایل اقدام فرمایید دسته بندی با و تنسورفلو کدنویسی کلاسیفایر در › دسته بندی با و تنسورفلو کدنویسی کلاسیفایر در › استفاده از شبکه عصبی برای دسته بندی تابع فعالساز طرح مسئله نحوه کردن تنسورفلو پایگاه داده فراخوانی پایگاه داده ساختن شبکه در تنسورفلو شبکه عصبی را می‌توان برای حل مسائل دو کلاسه و چند کلاسه استفاده کرد در ، در خروجی یک نورون با تابع فعالساز سیگموید داریم که مقداری بین صفر و یک دارد که در واقع احتمال تعلق ورودی به هر کلاسرا نشان می‌دهد مثلا سیستم تشخیص ایمیل‌های اسپم، یک مسئله دو کلاسه است فرض کنید یک شبکه ساخته‌ایم که ایمیل های اسپم را تشخیص دهد تابع فعالساز ، تابعی است که درلایه آخر قرار می‌گیرد ورودی تابع را بردار با المان درنظر بگیرید در این صورت خروجی برابر با احتمال خواهد بوداین تابع در ریاضی به صورت زیر تعریف می‌شود همان‌طور که مشاهده می‌کنید،تابع در واقع ورودی‌های خود را به بازه‌ی صفر و یک نرمالیزه می‌کند دقت کنید که اگر خروجی‌های در این پست ما می‌خواهیم یک دسته بندی با و تنسورفلو که چند کلاسه است را پیاده‌سازی کنیم برای این منظور از پایگاه داده استفاده خواهیم کرد برای پیاده‌سازی این پروژه نیز از فریمورک تنسورفلو و کراس استفاده می‌کنیم برای راحتی کار کدنویسی در انجام خواهد شد شما می‌توانید از های دیگر مانند پایچارم برای پیاده‌سازی استفا قدم اول در کدنویسی، فراخوانی کتابخانه‌های مورد نیازاست ابتدا نیاز است که ما تنسورفلو و کراس را در کولب فراخوانی کنیم برای این کار کافی است بنویسیم در خط اول تنسورفلو را فراخوانی کردیم و مشخص کردیم که در کد به جای عبارت از مخفف استفاده خواهیم کرد در خط دوم، از کتابخانه تنسورفلو، کراس را هم فراخوانی کردیم بیایید ورژن این دو کتابخانه احتمالا همه شما نام دیتاست را شنیده باشید این دیتاست معروف شامل مجموعه‌ای از اعداد دست‌نویس است که به عنوان بنچمارک در یادگیری ماشین استفاده می‌شود همه تصاویر در سیاه و سفید بوده و ابعادشان نیز × است پایگاه داده پایگاه داده جدیدی است که توسط شرکت ارائه شده است این پایگاه داده شامل هزار تصویر در حوزه فشن ا برخی فریمورک‌ها توابعی برای خواندن پایگاه داده‌های معروف نوشته‌اند تا کار را برای محقق آسان‌تر کنند در کراس هم توابعی برای فراخوانی تعدادی از دیتاست های معروف وجود دارد دراین لینکلیستی از دیتاست‌هایی که می‌توان به کمک کراس فراخوانی کرد، آورده شده است اگر لینک را باز کنید، مشاهده می‌کنید که نیز در این لیست وجود دارد برای فراخوانی در این بخش می‌خواهیم یک شبکه دسته بندی با و تنسورفلو را پیاده‌سازی کنیم شبکه که باید پیاده‌سازی کنیم ساختاری به شکل زیر دارد لایه اول لایه ورودی لایه دوم نورون تابع فعالسازی لایه سوم نورون تابع فعالسازی لایه سوم لایه خروجی شامل نورون تابع فعالسازی توجه توجهخواهش می‌کنم اول کار سعی نکنید که شب پروژه شبکه برای تفکیک کلاسها › › پروژه شبکه برای تفکیک کلاسها › › ۴ روز ۱ سیستان و بلوچستان ثبت پیشنهاد روی پروژه ثبت پروژه مشابه طراحی شبکه برای تفکیک ۳ کلاس مختلف با استفاده از ابزار ۲۰۲۳۱۲۰۱ ۲۰۲۳۱۲۰۱ پروژه طبقه بندی دکستر با الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون در وکا › › پروژه طبقه بندی دکستر با الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون در وکا › › پروژه طبقه بندی دکستر با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون در وکا این پروژه به طبقه بندی دکستر با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون در نرم افزار داده کاوی وکا می پردازد پروژه پیاده سازی شبکه عصبی با زبان پایتون › › پروژه پیاده سازی شبکه عصبی با زبان پایتون › › با سلام پروژه، پیاده سازی شبکه عصبی رگرسیون با زبان پایتون و با استفاده از یک دیتاست که به صورت فایل اکسل در اینجا پیوست شده می باشد سه ستون اول ویژگی ها و ستون چهارم تارگت می باشد دقت شبکه › › › ›
برای دانلود فایل بر روی دکمه زیر کلیک کنید
دانلود مستقیم و سریع
