کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Developing strong AI signifies the arrival of technological singularity, contributing greatly to advancing human civilization and resolving social issues. Neural networks (NNs) and deep learning, which utilize NNs, are expected to lead to strong AI due to their biological neural system-mimicking structures. However, the statistical weight optimization techniques commonly used, such as error backpropagation and loss functions, may hinder the mimicry of neural systems. This study discusses the information propagation capabilities and potential practical applications of NNs as neural system mimicking structures by solving the handwritten character recognition problem in the Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) database without using statistical weight optimization techniques like error backpropagation. In this study, the NNs architecture comprises fully connected layers using step functions as activation functions, with 0-15 hidden layers, and no weight updates. The accuracy is calculated by comparing the average output vectors of the training data for each label with the output vectors of the test data, based on vector similarity. The results showed that the maximum accuracy achieved is around 80%. This indicates that NNs can propagate information correctly without using statistical weight optimization. Additionally, the accuracy decreased with an increasing number of hidden layers. This is attributed to the decrease in the variance of the output vectors as the number of hidden layers increases, suggesting that the output data becomes smooth. This study's NNs and accuracy calculation methods are simple and have room for various improvements. Moreover, creating a feedforward NNs that repeatedly cycles through 'input -> processing -> output -> environmental response -> input -> ...' could pave the way for practical software applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توسعه هوش مصنوعی قوی ، نشانگر ورود تکینگی تکنولوژیکی است و در پیشبرد تمدن بشری و حل مسائل اجتماعی نقش زیادی دارد.شبکه های عصبی (NNS) و یادگیری عمیق ، که از NN ها استفاده می کنند ، به دلیل ساختارهای تقلید کننده سیستم عصبی بیولوژیکی ، منجر به هوش مصنوعی قوی می شوند.با این حال ، تکنیک های بهینه سازی وزن آماری که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرد ، مانند عملکردهای برگشت و عملکرد از دست دادن ، ممکن است مانع تقلید سیستم های عصبی شود.این مطالعه در مورد قابلیت های انتشار اطلاعات و کاربردهای عملی بالقوه NNS به عنوان ساختارهای تقلید کننده سیستم عصبی با حل مسئله تشخیص شخصیت دست نوشته در بانک اطلاعاتی مؤسسه ملی اصلاح شده استاندارد و فناوری (MNIST) بدون استفاده از تکنیک های بهینه سازی وزن آماری مانند بازگشت خطا ، مورد بحث قرار می گیرد.در این مطالعه ، معماری NNS شامل لایه های کاملاً متصل با استفاده از توابع مرحله به عنوان توابع فعال سازی ، با لایه های پنهان 0-15 و بدون به روزرسانی وزن است.دقت با مقایسه میانگین بردارهای خروجی داده های آموزش برای هر برچسب با بردارهای خروجی داده های آزمون ، بر اساس شباهت بردار محاسبه می شود.نتایج نشان داد که حداکثر دقت به دست آمده در حدود 80 ٪ است.این نشان می دهد که NN ها می توانند بدون استفاده از بهینه سازی وزن آماری ، اطلاعات را به درستی تبلیغ کنند.علاوه بر این ، دقت با افزایش تعداد لایه های پنهان کاهش یافته است.این امر به کاهش واریانس بردارهای خروجی با افزایش تعداد لایه های پنهان نسبت داده می شود ، نشان می دهد که داده های خروجی صاف می شوند.NNS و روش های محاسبه دقت این مطالعه ساده است و جایی برای پیشرفت های مختلف دارد.علاوه بر این ، ایجاد یک NNS Feedforward که به طور مکرر از طریق "ورودی -> پردازش -> خروجی -> پاسخ محیطی -> ورودی -> ..." می تواند راه را برای برنامه های نرم افزاری عملی هموار کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
