دانلود پاورپوینت کامل تئوری شبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم
\n
عنوان قبلی : شبکه های عصبی برای طبقه بندی، یک مرور
\n \n\n \n
عنوان های پاورپوینت :
\n \n\n \n\nتئوری شبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم\n
\n \n\nمقدمه\n\nمقدمه (ادامه)\n\nتئوری طبقه بندی بیزین\n\nتئوری طبقه بندی بیزین(ادامه)\n\nتئوری طبقه بندی بیزین(ادامه)\n\nتخمین احتمال عقبی از طریق شبکه های عصبی\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم(ادامه)\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم(ادامه)\n\nیادگیری و تعمیم\n\nترکیب بایاس و واریانس از خطای پیش بینی\n\nترکیب بایاس و واریانس از خطای پیش بینی(ادامه)\n\nترکیب بایاس و واریانس از خطای پیش بینی(ادامه)\n\nکاهش خطای پیش بینی\n\nتعمیم و کلاسبندی\n\nکاهش واریانس\n\nکلاسبندهای تجمیعی (Ensemble Classifier)\n\nتولید کلاسبند تجمیعی\n\nروشهای ترکیب Classifier\n\nتوانایی کاهش خطا در مدل تجمیعی\n\n(Uncorrelation)ناهمبستگی )\n\nراهکارهای کاهش ارتباط\n\nچالشهای مدل تجمیعی\n\nانتخاب متغیرهای ویژگی\n\nمقیاسهای آگاهانه\n\nمقیاسهای کاراتر\n\nمقیاسهای کاراتر(ادامه)\n\nجستجو در فضای ویژگیها\n\nمشکلات روشهای انتخاب ویژگی\n\nجمعبندی\n\n \n\n
\n\n
\n
قسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\nتئوری طبقه بندی بیزین\n\nتئوری تصمیم بیزین پایه روش های آماری است\n\nمسئله طبقه بندی به M-گروه را در نظر بگیرید:\n\nx : بردار صفت با d بعد\n\nw : متغییر عضویت\n\n?(?_?) : احتمال عقبی گروه j\n\n?(〖?|?〗_?) : تابع چگالی احتمال\n\nتئوری طبقه بندی بیزین(ادامه)\n\nفرض کنید داده x مشاهده شده است. احتمال خطای طبقه بندی به صورت زیر است :\n\nتئوری طبقه بندی بیزین(ادامه)\n\nدو مشکل در پذیرفتن قانون تصمیم بیز ساده :\n\nدر اکثر مواقع تابع چگالی معلوم نیست\n\nبه اثر خطای طبقه بندی اشتباه بی تفاوت هستیم\n\nراهکار : نسبت دادن هزینه به خطای طبقه بندی اشتباه\n\nc_ij (X) : هزینه طبقه بندی اشتباه x به گروه i, در صورتی که در اصل متعلق به گروه j باشد\n\nهزینه مورد انتظار به صورت زیر است :\n\nتخمین احتمال عقبی از طریق شبکه های عصبی\n\nدر مسائل طبقه بندی می توان با استفاده از شبکه های عصبی,تخمینی از احتمالات عقبی بدست آورد\n\nیک شبکه عصبی برای مسئله طبقه بندی می تواند به صورت یک تابع نگاشت دیده شود :\n\n? : ?^?→?^?\n\nاز تئوری تخمین کمترین مربعات در آمار, تابع نگاشت ?:?→?, به صورت زیر است :\n\n?(?)=?[?|?]\n\nj-امین عنصر F(x) به صورت زیر تعین می شود :\n\n?_? (?)=?[?_?│?]=?.?(?_?=? ┤|?)+? . ?(?_?=? ┤|?)=?(?_?=? ┤|?)=?(?_? |?)\n\nمی توان انواع دیگر تابع خطا را بکار برد.مثل: تابع آنتروپی تقابلی\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم\n\nطبقه کننده های آماری مبتنی بر تئوری تصمیم بیزین هستند, که احتمالات عقبی نقش اصلی را بازی می‌کند\n\nکد کردن مختلف اعضای خروجی :\n\nمسئله طبقه بندی دو-گروه\n\nاگر شی متعلق به کلاس 1 باشد, خروجی به صورت 1\n\nاگر شی متعلق به کلاس 2 باشد, خروجی به صورت 1-\n\nتابع جدا کننده زیر را داریم :\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم(ادامه)\n\nRaudys ثابت کرد با کنترل هدفمند پیچیدگی پرسپترون تک لایه, مرزهای تصمیم طبقه بندی کننده, برابر یا نزدیک 7 طبقه بندی کننده آماری زیر هستند :\n\nطبقه بندی کننده فاصله Enclidean\n\nتابع جدا کننده خطی Fisher\n\nتابع جدا کننده خطی Fisher با شبه وارونه سازی ماتریس کواریانس\n\nتابع جدا کننده خطی Fisher تعمیم بافته\n\nمنظم کردن تحلیل جدا کننده خطی\n\nطبقه بندی کننده حداقل خطای تجربی\n\nطبقه بندی کننده حداکثر اختلاف\n\nشبکه های عصبی و طبقه بندی کننده های مرسوم(ادامه)\n\nرگرسیون دو حالته (Logistic Regression) ابزار طبقه بندی کننده مهم دیگر است, که در تشخیص پزشکی و مطالعات امراض همه گیر استفاده می شود.غالبا بر تحلیل جدا کننده ترجیح داده می شود\n\n \n\nنتیجه آزمایش جامع Minchiکه در مطالعه مقایسه ای پروژه StatLog بود و 3 روش طبقه بندی (شبکه های عصبی , طبقه بندی کننده های آماری و یادگیری ماشین) مقایسه شده بود, نشان داد که یک طبقه بندی کننده خوب برای همه مجموعه داده ها وجود ندارد\n
\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی / پایان نامه/ مقاله ( کتاب ) های اماده به صورت رایگان میباشد
