Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings
Login |Register |Help |عضویت کتابخانه ها
Paper
Title

قیاس رویکردی الگورتیمهای یادگیری ماشین برای شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی MLP،شبکه عصبیRBF

سومین کنفرانس ملی تکنولوژی مهندسی برق و کامپیوتر
Year: 1396
COI: ETECH03_119
Language: PersianView: 716
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download

Buy and Download

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این Paper را که دارای 8 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

Authors

عبدالحسین فتحی - هییت علمی، دانشگاه رازی، دانشکده کامپیوتر و فناوری اطلاعات، کرمانشاه، ایران
شیما شفیعی - دانشجو دکترا معماری سیستم های کامپیوتری، دانشگاه رازی، دانشکده کامپیوتر وفناوری اطلاعات، کرمانشاه، ایران

Abstract:

مسیله یادگیری ماشین این است که کامپیوتر بتواند به تدریج و با افزایش داده ها، کارایی بهتری در انجام وظیفه ی مورد نظر پیدا نموده و پژوهشگران بر آناند که روشهای یادگیری نوینی به وجود بیاورند و امکان پذیری و کیفیت یادگیری را برای تکنیکهای پیشنهادی مطالعه کنند و در سوی دیگر عدهای از پژوهشگران سعی میکنند روشهای یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه ای اعمال کنند پس هدف یادگیری ماشین عبارت است از: چگونه میتوان برنامه ای نوشت که از طریق تجربه، یادگیری کند و عملکرد خود را بهتر نماید و یکی از بارزترین الگوریتم های یادگیری ماشین همان شبکه های عصبی مصنوعی هستند که با توجه به حجم بالای اطلاعات در بانکهای داده و یافتن اطلاعات مفید و مناسب در آنها ضرورت پیدا کرده. از سویی دیگر یادگیری شبکه عصبی مصنوعی، یکی از پرکاربردترین و کارآمدترین متدهای یادگیری استقرایی برای پردازش ها میباشند . هدف این مقاله، ارایه کارا بودن روش یادگیری شبکه عصبی RBF به عنوان روشی مناسب و قوی برای داده هایی با حجم بالا، نسبت به شبکه عصبی و شبکه عصبی چند لایه میباشد. در روش تحقیق، ارزیابی از عملگردهای الگوریتم های یادگیری ماشین یعنی انواع شبکه عصبی انجام گردیده و سرانجام در بخش یافته ها و نتایج تجربی الگوریتم یادگیری شبکه عصبی RBF نسبت به رقیبهای خود یعنی شبکه عصبی چند لایه و شبکه عصبی مصنوعی توانست به نتایج بهتری دست یابد.

Keywords:

الگورتیم های یادگیری ماشین , شبکه عصبی مصنوعی , شبکه عصبی MLP , شبکه عصبی .RBF

Paper COI Code

This Paper COI Code is ETECH03_119. Also You can use the following address to link to this article. This link is permanent and is used as an article registration confirmation in the Civilica reference:

https://civilica.com/doc/749283/

How to Cite to This Paper:

If you want to refer to this Paper in your research work, you can simply use the following phrase in the resources section:
فتحی، عبدالحسین و شفیعی، شیما،1396،قیاس رویکردی الگورتیمهای یادگیری ماشین برای شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی MLP،شبکه عصبیRBF،3RD CONFERENCE ON ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING TECHNOLOGY (E-TECH 2017)،Tehran،https://civilica.com/doc/749283

Research Info Management

Certificate | Report | من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

اطلاعات استنادی این Paper را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

Scientometrics

The specifications of the publisher center of this Paper are as follows:
Type of center: دانشگاه دولتی
Paper count: 10,627
In the scientometrics section of CIVILICA, you can see the scientific ranking of the Iranian academic and research centers based on the statistics of indexed articles.

مقالات پیشنهادی مرتبط

New Papers

New Researchs

Share this page

More information about COI

COI stands for "CIVILICA Object Identifier". COI is the unique code assigned to articles of Iranian conferences and journals when indexing on the CIVILICA citation database.

The COI is the national code of documents indexed in CIVILICA and is a unique and permanent code. it can always be cited and tracked and assumed as registration confirmation ID.

Support