بهبود بازشناسی مقاوم الگو در شبکه های عصبی بازگشتی جاذب از طریق به کارگیری دینامیک های آشوب گونه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهبود بازشناسی مقاوم الگو در شبکه های عصبی بازگشتی جاذب از طریق به کارگیری دینامیک های آشوب گونه دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهبود بازشناسی مقاوم الگو در شبکه های عصبی بازگشتی جاذب از طریق به کارگیری دینامیک های آشوب گونه  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهبود بازشناسی مقاوم الگو در شبکه های عصبی بازگشتی جاذب از طریق به کارگیری دینامیک های آشوب گونه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهبود بازشناسی مقاوم الگو در شبکه های عصبی بازگشتی جاذب از طریق به کارگیری دینامیک های آشوب گونه :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پردازش علایم و داده ها

تعداد صفحات :۲۴

در این مقاله، به منظور ارزیابی تاثیر دینامیک های آشوب گونه در افزایش کارایی شبکه های عصبی بازگشتی در بازشناسی مقاوم الگو، دو مدل برای شبکه های عصبی آشوب گونه ارائه شده است. در مدل اول که بر اساس نظریه انتخاب طبیعی طراحی شده است، شبکه عصبی بازگشتی جاذب (ARNN) به عنوان هوش حاکم، تنوعات ایجاد شده توسط گره های آشوبی را در جهت رسیدن به جواب بهینه هدایت می کند. در مدل دوم، ساختاری از شبکه عصبی آشوب گونه طراحی شده است که در لایه پنهان خود نورون هایی با تابع فعالیت آشوب گونه دارد. رفتار این نورون ها توسط پارامترآنها تنظیم می شود. بهبود درصد صحت عمکرد مدل اول در بازشناسی الگوی نوفه ای در سطوح نوفه بالا (بیش از ۶۰%) به ترتیب ۳۷.۱۶%، ۲۹.۱۵% و ۸.۵% نسبت به شبکه جلوسو، شبکه عصبی آشوب گونه برمبنای گره اشوبی NDRAM- و شبکه ARNN، است. همچنین مدل دوم، درصد صحت بازشناسی شبکه ARNN و مدل اول را در بازشناسی الگوی نوفه ای در سطوح نوفه بالا (بیش از ۶۰%) به ترتیب ۱۳.۹۱% و ۵.۴۱% ارتقا داده است. از سوی دیگر، نتایج نشان می دهد که این مدل، حتی در حالت رفتار جاذب نقطه ای که مشابه رفتار شبکه ARNN است، درصد صحت بازشناسی را ۱۰.۴۱% نسبت به این شبکه بهبود داده است.

کلید واژه: شبکه عصبی بازگشتی جاذب (ARNN)، دینامیک های آشوب گونه، نورون آشوب گونه، جاذب نقطه ای، بازشناسی مقاوم الگو