ابری شاهتون ابوری ابری شهتون شابری شهتون شابری شهتون شابری شهتون شابری شهتون شابری شهتون همان طور که شبکه عصبی واقعی است از مغز انسان تقلید کند، می تواند هم نوعی تقلید امغز امسان باشد. مفهوم یادگیری عمیق یادگیری جدید نیست و مانند دو سال نیست. این بحث اخیراً بیشتر و بیشتر شده است، زیرا در 20 سال گذشته قدرت پردازش خود را افزایش داده است. در قاعد ديّ لرنين يك تفريف الرسمي از تعريف عمل عسب است.
یادگیری فراگیر گروهی از ماشین های یادگیری مبتنی بر یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) است که دارای چندین لایه است و به عنوان شبکه عصبی عمیق (DNN) نیز شناخته می شود. این شبکه‌های عصبی از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و به گونه‌ای طراحی شده‌اند که می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به صورت بدون نظارت یا نیمه‌نظارت ثبت کنند.
مدل های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار ویژگی ها را از داده ها یاد بگیرند تا برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی آماده شوند. پرکاربردترین معماری‌ها در یادگیری همهجانبه، شبکه‌های عصبی پیشخور (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) هستند.
Toi en pak फुफ़ुद्धरी, साफरतासद मबानी प्रणाम नोविसी रो जूरी याद मीगीरी के तू हिक कलास अधिक कालस या पक दिगे ए नही दीदी नही शेनिदी! بدون هيك كلاسي، با سفرتاسد مباني برامه نوسي اپلیکیشن بیزن، روجه در بیار!
شبکه های عصبی پیشرو (FNN) ساده ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی با جریان اطلاعات خطی در شبکه هستند.FNN ها به طور گسترده برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی استفاده می شوند.
شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) انواع خاصی از FNNها هستند که به‌طور ویژه برای کارهای تشخیص تصویر و ویدیو طراحی شده‌اند. CNN می‌تواند به‌طور خودکار ویژگی‌هایی را از تصاویر استخراج کند که می‌توانند برای کارهایی مانند طبقه‌بندی تصویر، استفاده از آن‌ها، استفاده شود.
شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی از شبکه های عصبی هستند که قادر به پردازش داده های متوالی مانند سری های زمانی و زبان طبیعی هستند.RNN ها قادر به حفظ یک حالت داخلی هستند که اطلاعات مربوط به ورودی های قبلی را جمع آوری می کند. این قابلیت آن را برای کارهایی مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و ترجمه زبان پیرکو مناسب می کند.
یادگیری عمیق می تواند به طیف گسترده ای از داده ها و منابع محاسباتی دست یابد.
در موز عنسان عرض المزيد 100 بليدن نورون وجود دارد. هر نورون با زیندا عسب مجاوراش به هم تصلی می‌شوند سوالی که در این جا مترح می شود; این است که این نورون‌ها را که در کوپمتورین می‌کنند، می‌کنند. מ יק ספרטים אנשיפיט בה נאמן נישים ניישים אנפיטים אנפיטון מי קקנאנ نادیه نورون برای قاعدة نورون
الگوهای یااری سامپی
1-شبکه وب: این یک شبکه عصبی با سطح پیچیدگی مشخصی است (لایه های مختلفی در لایه های ورودی و خروجی پنهان شده اند). این شبکه قابلیت مدل سازی و پردازش لینک های غیر خطی را دارد.
2- شبکه برق عمیق (DBN): این کلاس در عمق شبکه است. இந்தை நாட்ட்டு हा சான் பில் و مراحل اجرای DBN:
الف- با عز از الغرفت Contrastive Divergence لایح‌ای از ویژگی‌ها را از وائده‌های کا کی کـه کے کے کے
б- قابلیت های آموزش قبلی را با عنوان واحدهای قابل مشاهده در چشم و سپس LeN خصوصی فعال کنید.
ج- در المعلومات، كل DBN زامين تعريف مي شود كه تعريف لاياه لايه سينه عنيلا ميسر شود.
3- شبکه عصبی برگشت پذیر (RNN): עקושוטי בודן אינ פניקום בה מנטע עבר עבר עבר הר ערן יק טלסאה. Rnn امکان محاسبه موازی و پیوسته را دقیقاً مشابه مغز انسان فراهم می کند. நுத்தை நியு சியுக்க்குட்டு மியுக்க்கு முட்ட்ட்டும் முட்ட்ட்டும்
تفاوت بین ماشین یادگیری و تجربه یادگیری
| ماشین یادگیری | عمیق بودن را یاد بگیر |
| به منزور قاعد تر بودن، روی قامت کمی از سموله داده ها کار می کند | روي قاعدة جديد از سمولة دائة كار مي كند |
| ابعلة به ماشين دور باين است | به شرکت به ماشین تشور بالا ابهلا است. |
| دفعق را به فراعی تقصیم می کند، ان ها را به روست علیه هو در لہے راہہے را هم جفرکیغ می کنمف. | مشکل را حل کند |
| تعريف زمان كمي مي باعره. | медт замане телерия брай прочаница нашей ист. |
| заман тест мобильный иста безопасный эбедый. | به زمان كم تری بری تست داده ها نیاز است. |
شیوه ی کار: اول باید مشکل ایکی را یکونیت کنیم تا به راه هل برصید رسید. شدنی بودن دیپ لرنین هم باید تمریں شود (این که ایا تصفیر با تیریں امیں هست ی ی). ثانیاً، ما باید داده های مربوطه را که مربوط به مشکل واقعی هستند شناسایی کنیم و بر اساس آن آماده شویم. سوم، الگوریتم یادگیری را به طور مناسب انتخاب کنید. কার্য়্ত্র্য়াল্য বেদ্যার্য়্তা বেদ্যার্য়্তা ান্ম্যান ، ক্র্যান ক্যান বেদ্য র্যান সান্যান সুদ.
ابزار مورد استفاده:
آناکوندا، مشتری، پیچارم و غیره
زبان های مورد استفاده:
R، Python، Matlab، CPP، Java، Julia، Lisp، Java Script و غیره.
نمونه های واقعی:
چه تور سقف را از اسقبل دير دينازين ديميم؟
الف) چهار خط را بررسی کنید!
ب) ایا شکل محصور است؟
ج) ایا اضلاع بر هم عمود استحدة؟
د) ایهمه اضلاع برابند؟
पस अगा अधिक अधिक कर विश बरी इनुफान शक एन एन अन बह है है है साद tt
یک حیوان را شناسایی کنید! (گربه سگ است یا سگ؟)
با تفریف تعریف های صورت که بری دوبندی و سیستم محمول هستفت، هیون به توریت شناس می‌شود. (در عرض المزيد كه تعريف ماشين به روست دستي در عنها را براي تقواي ارضيه مي)
آموزش نحوه یادگیری دستگاه در قالب 30 جلسه
محدودیت ها
1-ядгири как эз тарык очень комплект оннем аст.
2-مسيله باياس ها
در فکر فرو رفتن:
1-بهترین عملکرد در کلاس RA در صلاة با دروبدلة دارد.
2- نیاز به انگیسی کریں را کیں من دهد.
3- هزینه های غیر ضروری را حذف می کند.
4- عیوبی که کان شان شان دوکس است را به راشینت می کند.
معایب:
1 ماه نام اضافه شد.
2- تعريف از نازر استخدامي غران تمام مي شود.
3- هیک مبانی نازری قوی دهدر
استفاده
1 کلمه: سملوه ای متن عمدده می‌شود و همه کیز از این مدل متن جدید، کلمه به کلمه یا کاراکتر به کاراکتر می‌شود. سپس این مدل می تواند املا و علامت گذاری، جمله سازی و یا حتی سبک نوشتن را بیاموزد.
2- مراقبت های بهداشتی: به اینگون کریں هی کی کریں و درمان آن کمک می‌کند
3- ترجمه ماشینی خودکار: برخی از کلمات، جملات یا عبارات به یک زبان به زبان دیگر ترجمه می شوند.
4- اضافه کردن اطلاعات: افراد و اشیاء را در عکس ها تشخیص می دهد. این مورد در بازی ها، فروشگاه ها، گردشگری صنعتی و غیره استفاده می شود.
5- پیش بینی زمین لرزه: به كمبوترا مي اموزد تا ايركتين وسكوستيك كه در پيشدرويني تركسيم مي‌شود، را تمنز چهد.
6- یادگیری طیف وسیعی از کاربردها در زمینه های مختلف مانند بینایی کامپیوتر، علوم کامپیوتر و یادگیری زبان. برخی از رایج ترین کاربردها عبارتند از:
7- تشخیص تصویری و تصویری: मैड़ाष वरषण समुल है है है है हैर फ़ोड फ़ोड θ विडेड ، उडो है होदूचुजाट system ahaی rru hhrt hystd.
8- اضافه کردن: مدل‌های یادگیری همهجانبه برای رونویسی و ترجمه مکالمات در حال حاضر در دستگاه‌های کنترل‌شده صوتی مانند دستیارهای مجازی و فناوری در دسترس برای افراد دارای اختلالات شنوایی استفاده می‌شوند.
9- پردازش زبان طبیعی: مدل های تعریفه بری درک، تدریک و ترجمه زبان هی های کے وہے ہے. من
10- رباتیک: فکر کردن
11- مراقبت های بهداشتی: در تعريف بري در بيدر بيري بيديك بري ديگانزي ها، در كاشف درو بريا بيري ترمان هاي هيد و در جنوميك بري درك علي براي پيد ي ها در اين مي شوند.
12- امور مالی: فکر کردن
13- صفحه: فکر کردن
14- سیستم توصیه ها: از مدتاشت
15- شبکه های اجتماعی: مدل های تعریق بیری بیری تکیں اخبار فیلیک، سیمی کے کے کے و فیلتر کردن ہرزنامہ ھاے کےہےہے شوند.
16- سیستم های خود گزینشی یا مستقل: مدل‌های یادگیری عمیق در خودروهای خودران، هواپیماهای بدون سرنشین و سایر سیستم‌های خودران برای تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های حسگر استفاده می‌شوند.