شبکه عصبی در متلب

یکی از شبکه های عصبی که مدل محاسباتی به شمار می‌ رود و ساختار آن شباهت زیادی به ساختار شبکه ای نورون ها در درون مغز دارد شبکه عصبی در متلب می باشد. این شبکه عصبی دارای لایه هایی از گروه های متصل می باشد که سیستم عصبی انسان را طراحی و اختراع کرده است. شبکه های عصبی کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف از خود نشان می ‌دهند. امروزه استفاده کردن از شبکه های عصبی برای حل مسائل کامپیوتری مورد استفاده قرار می گیرد و می تواند در بخش های متنوع کاربردی از خود نشان دهد. در این مقاله همراه مهارت مهندسی باشید.

به طور کلی شما باید به خوبی بدانید که شبکه عصبی در متلب از چندین عنصر به نام نورون تشکیل شده که هر یک از این نورون ها با دیگر نورون ها در ارتباط می باشند و صورت گسترده شبکه های عصبی را به بهترین نحو ممکن آموزش می‌ دهند. شبکه ها یک ورودی خاص دارند و همچنین خروجی منحصر به فردی را هم برای آنها طراحی می ‌کنند. برای کاربرد هر یک از شبکه های عصبی شبیه سازی مشخص شده‌ ای را انجام می دهند تا کاربرد آنها نشان داده شود. شما برای اینکه با این شبکه عصبی آشنایی بیشتری داشته باشید بهتر است که توابع آن را به خوبی بشناسید.

 

توابع شبکه عصبی در متلب چیست ؟

برخی از مهمترین و اصلی ترین توابع شبکه عصبی در متلب عبارت است از :

1. تابع tan-sigmoid :

این نمونه از توابع شبکه عصبی خروجی بین یک و یک دارد. در واقع شما باید به خوبی بدانید که ورودی این تابع بر اساس استانداردهای مشخص شده انجام می‌ شود و خروجی آن یک و یک است.

2. تابع log-Sigmoid :

یکی از مهمترین توابع شبکه های عصبی این تابع به شمار می ‌رود که در محیط نرم افزار متلب کاربرد زیادی از خود نشان خواهد داد . هر یک از مقادیر توابع لگاریتم بر اساس استانداردهای مشخص شده می باشد که اصولاً بین صفر و یک آن را تعریف می ‌کنند.

3. تابع خطی :

هر یک از اندازه های توابع متنوع بر اساس استانداردهای مشخص شده شبکه عصبی می باشد. شما باید به خوبی بدانید که مقدار تابع خطی به صورت اصولی در صنایع به کار گرفته می ‌شود و مقدار مشخصی را به خود اختصاص می دهد.

4. تابع Hard limits :

استاندارد اندازه این تابع کمتر از صفر می رسد که در قسمت منفی آن را بر اساس دو تابع بررسی می‌ کنند و اندازه گیری می نماید. شما باید به خوبی بدانید که یکی از مهمترین توابع شبکه عصبی در متلب این تابع به شمار می ‌رود.

5. تابع Hard limit :

این تابع برای مقادیر بیشتر به کار می ‌رود که بیشتر از صفر می باشند. خروجی تابع به یک برگردانده می ‌شود و برای مقادیری که کمتر از صفر است مقدار آن نیز باید به خوبی کنترل شود.

طراحی شبکه عصبی در متلب

به طور کلی شما باید به خوبی بدانید که شبکه ‌های عصبی درون نرم افزار متلب هر یک چند لایه متنوع دارند. آنها سه لایه با واحدهای متنوع پردازنده‌ های مشخص شده ای را در درون شبکه خواهند داشت که هر یک از آنها در ساده ترین حالت می توانند وظایف خود را به بهترین نحو ممکن انجام دهند. ساختار شبکه های عصبی در متلب بر اساس استاندارد هایی است که لایه‌ های هر یک از شبکه ها را نشان می ‌دهند. الگوریتم ‌های ویژه ‌ای برای شبیه سازی شبکه های عصبی مورد استفاده قرار می گیرند که هر یک از این الگوریتم ها به واحد مشخص شده ای می رسند.

در واقع شما باید به خوبی بدانید که اندازه گیری و شبیه سازی هر یک از الگوریتم های درون شبکه عصبی بر اساس ارقام و اعداد تعیین شده مورد بررسی قرار گرفته اند و بعد از دریافت نتیجه مورد استفاده قرار خواهند گرفت تا شبکه عصبی طراحی شود. توجه داشته باشید که برای طراحی کردن شبکه های عصبی در متلب باید به خوبی هر یک از ابعاد و اندازه های مشخص شده را بشناسید و آموزش‌ های لازم را در مورد آنها دریافت کنید. لایه های ورودی و خروجی هر یک از شبکه ها مشخص شده و بر اساس استانداردهای تعیین گشته می باشد. شما بنابراین باید به خوبی برای طراحی شبکه عصبی الگوریتم های آن را تشخیص دهید.

اگر شما هم به این مباحث علاقه دارید. یا به دنبال مطالب تخصصی تر در خصوص متلب هستید میتوانید پکیج آموزش نرم افزار متلب رو از ما تهیه کنید. همچین در صورتیکه تمایل دارید مقاله الگوریتم ژنتیک در متلب را نیز میتوانید مطالعه کنید.