اتوماتای یادگیر

اتوماتای یادگیر

عنوان پایان نامه:  یادگیری ماشین

قالب بندی :  PDF

قیمت :   رایگان

شرح مختصر :  : یکی از موضوعاتی که بسيار به زمينه هوش نزديک است يادگيری می باشد . در واقع بدون وجود يادگيری هوش نمی تواند وجود داشته باشد زيرا يادگيری ابزار دريافت دانش های جديد است. يادگيری شما را قادر می سازد ازتجارب ووقايعی که برای خودتان پيش آمده استفاده کنيد . ازين رو توانايی يادگيری يک ابزار قدرتمند محسوب می شود و هيچ تعجبی ندارد که بسياری از برنامه نويسان می خواهند برنامه ای بسازند که بتواند اين ابزاررا به همان ترتيبی که انسانها استفاده می کنند بکارگيرد برنامه هايی که بتوانداين عمل را انجام دهد ازلحاظ تئوری برای هميشه آخرين برنامه ای است که نوشته می شود زيرا اين برنامه می تواند وظايف مختلف خودش را به سادگی و با فکر کردن ياد بگيرد. فن آوری جديد اطلا عات که سالانه باعث توليد تعداد زيادی کامپيوترهای قدرتمند تر و جديد تر می شود امروزه امکان جمع آوری، انتقال، ترکيب و ذخيره حجم زيادی از اطلا عات را با هزينه زياد، عملی ساخته است.افزايش مستندات و تصاوير،صداها و جداول و….ما را به سمت استخراج اطلاعات از اين داده ها رهنمون می سازد و با يک نگاه دقيق به داده ها در می يابيم که داده ها به تنهايی اگرچه زياد هم باشند کافی نيستند. . يک روش برای استخراج داده ها با حجم زياد داده کاوی می باشد که ماشينهای يادگيرنده يکی از کاربردهای ان است اين ماشينها دانش مربوط به نمونه ها و مستندات که داده های ما هستند را استخراج می کنند. اين سيستم ها به عبارتي رفتار يادگيري انسان را در سيستم هاي هوشمند شبيه سازي مي کند. ماشين هاي يادگيرنده در سيستم هاي هوشمند براي افزايش دانش و تغيير آن، افزايش كارآيي و تصحيح اتوماتيك خطا مورد استفاده قرار مي گيرند.

فهرست :

مقدمه

یادگیری ماشین

بررسی سیستم های طبقه کننده بر اساس آموزش ماشین سود بخشنده

چرا یادگیری؟

کیو – یادگیری

چالش های حوزه یادگیری ماشین

داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر

دستاوردهای حدید گوگل در زمینه یادگیری ماشین

یادگیری سارسا فازی با توزیع محلی پاداش

روش جدید K نزدیکترین همسایه فازی و ناهموار برای طبقه بندی نیمه نظارتی

منابع

اتوماتای یادگیر

عنوان مقاله :  داده کاوی با اتوماتای یادگیر‎

قالب بندی:  پاورپوینت

قیمت :   رایگان

شرح مختصر : داده کاوی به استخراج دانش از داده ها اشاره دارد و هسته اصلی آن در فصل مشترک یادگیری ماشین، آمار و پایگاه داده است.يک اتوماتاي يادگير را مي‌توان بصورت يک شئ مجرد که داراي تعداد متناهي عمل است، در نظر گرفت. اتوماتاي يادگير با انتخاب يک عمل از مجموعه عمل هاي خود و اِعمال آن بر محيط، عمل مي‌کند. عمل مذکور توسط يک محيط تصادفي ارزيابي مي‌شود و اتوماتا از پاسخ محيط براي انتخاب عمل بعدي خود استفاده مي‌کند. در این مقاله یک کاوش کننده بر پایه اتوماتای یادگیر پیشنهاد شده است که LA-miner  نام گذاری شده است.

فهرست :

چکیده مقاله

داده کاوی

اتوماتای یادگیر

داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر

نتایج آزمایشات

منابع و ماٌخذ

اتوماتای یادگیر

عنوان مقاله : الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ‎( PSO )‎

قالب بندی : Word

قیمت : رایگان

شرح مختصر : الگوریتم  PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد . در PSO، ذرات  در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان  ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده  ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد . نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.

کلمات کلیدی : بهینه سازی توده ذرات، هوش جمعی ، اتوماتای یادگیر سلولی ،  بهینه سازي جرگه مورچگان، شبکه هاي عصبی ، الگوریتم PSO ، الگوریتم پی اس او، الگوریتم پرندگان، کاربردی ازPSO در ریاضیات، اتوماتای یادگیر، اتوماتاي سلولی یادگیر ، شبکه هاي عصبی مصنوعی