پاورپوینت الگوریتم زنبور عسل
پاورپوینت الگوریتم زنبور عسل
زیبا و کاربردی در 17 اسلاید
تعداد مشاهده: 1212 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.rar
فرمت فایل اصلی: pptx
تعداد صفحات: 17
حجم فایل:586 کیلوبایت
-
راهنمای استفاده:
پاورپوینت الگوریتم زنبور عسل
زیبا و کاربردی در 17 اسلاید
-
محتوای فایل دانلودی:
پاورپوینت الگوریتم زنبور عسل
زیبا و کاربردی در 17 اسلاید
تحقیق الگوریتم بهینه سازی Bayesian
مراجع‌را می‌توان به عنوان یک ترازوی خوب برای مقایسه روشهای مختلف بکار برد. بعنوان مثال: مراجع استراتژی، انتخاب و جایگزینی را بکار گرفتند که با r BOA ها یکسانند. در‌بین الگوریتم‌های متنوع‌دانش سرپرستی برای انجام دادن مدلهای مخلوط، دسته بندی یک کاندیدای مناسب برحسب بازدهی محاسباتی دیده شده است.
بطور کلی EDAها یک تقریب تقسیمی را بکار می‌گیرند که تلاش می‌کند یک مجموعه از اطلاعات‌چند بعدی را به تعدادی‌زیر مجموعه دسته بندی کند. مثالهای محتمل شامل الگوریتم K- Means و الگوریتم رهبر تصادفی (RLA) است.
مکانیزم آنها در زیر به صورت مختصر شرح داده شده است:
الگوریتم K- means نمونه‌های داده را به K زیر مجموعه غیر تهی تقسیم می‌کند. مختصات میانگین حسابی گروههای رایج محاسبه می‌شود و هر نمونه به نزدیکترین تقسیم‌بندی اشاره می‌کند. پروسه ادامه می‌یابد تا زمانیکه گمارش دیگری اتفاق نیافتد. در RLA هر نمونه تصادفی انتخاب شده متعلق به نزدیکترین طبقه بندی که رهبر آن فاصله با نمونه‌اش زیر حد داده شده قرار دارد. نتیجه پس از فقط یکبار مرور کردن هر نمونه بدست می‌آید.
توجه کنید که الگوریتم RLA سریعتر از الگوریتم K- means است. (RLA) تا حدودی کمتر دقیق است. علاوه بر این تکرار که در مدلهای مختلف استفاده می‌شود (در مدل انتخاب) کمتر از مدلهای جاسازی است. بنابراین الگوریتم K- means و RLA (با حدی به میزان 0.3) به ترتیب کاندیداهای مناسبی برای مدل انتخاب و مدل جاسازی هستند. مدل جاسازی و مدل نمونه برداری با توجه به کارایی‌شان برای مسائل بزرگ تجزیه پذیر، براساس اصل حداکثر ترکیب زیر مسئله‌ها انجام داده می‌شوند.
نتایج کارایی r BOA
علاوه بر این توزیع احتمال نرمال به علت فواید ذاتی (خصوصیات تقریب نزدیک و تجزیه مناسب و آسان) آن به کار گرفته شده است. انتخاب کوتاه که نیمه بالای جامعه را انتخاب می‌کند و BIC با Eq، (5،6) که پارامتر تنظیم آن 0.5 است برای یادگیری یک مدل آماری استفاده نشده بودند. سیاست تجزیه بدترین نیمه جامعه را با نسل جدید تولید شده جایگزین می‌کند. (یعنی جایگزینی نخبه‌ها) چون هیچ اطلاعات قدیمی در ساختار مسئله وجود ندارد. ما 1- را برای تعداد والده‌های مجاز در نظر می‌گیریم، هیچ محدودیتی در مدل انتخاب وجود ندارد. هر آزمایش وقتی که بهینه پیدا شود یا تعداد نسلها به دویست برسد پایان داده می‌شود. همه نتایج بعد از 100 اجرا میانگین گرفته می‌شود.
شکل 5،7 میانگین تعداد محاسباتی را Rboa انجام می‌دهد تا بهینه RDP را با ، نشان می‌دهد. همچنین این شکل نتیجه PSNR با را نشان می‌دهد.
تعداد مشاهده: 482 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.rar
فرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 62
حجم فایل:843 کیلوبایت
-
محتوای فایل دانلودی:
حاوی فایل ورد قابل ویرایش
پروژه پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک
خلاصه
مفید بودن شبکه عصبی آنالوگ مصنوعی بصورت خیلی نزدیکی با میزان قابلیت آموزش پذیری آن محدود می شود .
این مقاله یک معماری شبکه عصبی آنالوگ جدید را معرفی می کند که وزنهای بکار برده شده در آن توسط الگوریتم ژنتیک تعیین می شوند .
اولین پیاده سازی VLSI ارائه شده در این مقاله روی سیلیکونی با مساحت کمتر از 1mm که شامل 4046 سیناپس و 200 گیگا اتصال در ثانیه است اجرا شده است .
از آنجائیکه آموزش می تواند در سرعت کامل شبکه انجام شود بنابراین چندین صد حالت منفرد در هر ثانیه می تواند توسط الگوریتم ژنتیک تست شود .
این باعث می شود تا پیاده سازی مسائل بسیار پیچیده که نیاز به شبکه های چند لایه بزرگ دارند عملی بنظر برسد .
1- مقدمه
شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو مورد پذیرش قرار گرفته اند .
علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی در سیستمهای معمولی استفاده می شود .
یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه بر پایه مدارات آنالوگ است .
موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .
این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه محاسبه می کند .
یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .
در حالیکه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میکروپروسسورهای معمولی و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشکل روبرو می شویم .
دلیل این مشکل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد که آنها با دما نیز تغییر کنند .
ساختن مدارات آنالوگی که بتوانند همه این اثرات را جبران سازی کنند امکان پذیر است ولی این مدارات در مقایسه با مدارهایی که جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت کمتر هستند .
برای کسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبکه های عصبی آنالوگ نباید سعی کنند که مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .
در عوض آنها باید تا حد امکان به فیزیک قطعات متکی باشند تا امکان استخراج یک موازی سازی گسترده در تکنولوژی VLSI مدرن بدست آید .
شبکه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .
تعداد مشاهده: 581 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.rar
فرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 22
حجم فایل:442 کیلوبایت
-
محتوای فایل دانلودی:
حاوی فایل ورد قابل ویرایش
تحقیق با موضوع الگوریتم و فلوچارت
دانلود تحقیق با موضوع الگوریتم و فلوچارت،
در قالب ppt و در 63 اسلاید، قابل ویرایش.
تعداد مشاهده: 2265 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.rar
فرمت فایل اصلی: ppt
تعداد صفحات: 63
حجم فایل:235 کیلوبایت
-
راهنمای استفاده:
-
محتوای فایل دانلودی:
در قالب ppt و در 63 اسلاید، قابل ویرایش.
ترجمه مقاله الگوریتم، فلوچارت، انواع DATA و شبه دستور العمل
فلوچارت ها:
فلوچارت ها به عنوان ابزاری برای ارتقا در زمینه صنعت کامپیوتر برای نشان دادن مراحل یک فرایند هستند. یک فلوچارت یک نمودار و طرح ایجاد شده به وسیله جعبه ها، لوزی و دیگر شکل ها است که به وسیله فلش هایی به هم ارتباط پیدا می کنند و هر شکل به عنوان نماینده یک مرحله از فرایند می باشد و فلش ها به ترتیب رخ دادن نشان داده می شوند. فلوچارت ها به صورت ترکیبی از نشانه ها و خطوط برای نشان دادن شکل و راه اندازی یک الگوریتم است.
در محاسبات، یک جین نشانه های مختلف در فلوچارت مورد استفاده قرار می گیرد (حتی استانداردهای نشانه فلوچارتی در سطح ملی و بین المللی وجود دارد). در فرایند تجاری و آنالیزهای مربوط به آن یک جفت نشانه های مناسب موجود هست. یک جعبه با متن درون آن نشان دهنده یک مرحله از فرایند است در حالی که یک بیضی با متن نشان داده شده یک تصمیم می باشد. شکل را به عنوان یک مثال ببینید.
اگر فلوچارت از نظر کشیدن به هم ریخته باشد، سعی کنید که مجددا از ابتدا شروع کنید اما همه تصمیمات و ساده ترین دوره ممکن را رها سازید. سپس جلسه می تواند به عقب بازگردد و اهداف تصمیم گیری بعدی اضافه گردد. همچنین ممکن است برای شروع رسم کردن یک فلوچارت با سطح بالا برای تمام سازمان با هر جعبه شروع کننده فرایند کامل شده که باید بعدا پر شود، مفید باشد.
از این فهم رایج می توان تعداد زیادی چیزهای مختلف را استنباط کرد- فرایند ایده ها را که اغلب در طول جلسه فلوچارت خود به خودی هستند را بهبود می بخشد و بعد از جلسه، فراهم کننده می تواند یک فرایند نوشتاری را ایجاد کند- یک نشست و جلسه فلوچارتی یک روش خوب برای سندسازی فرایند است.
بهبود برنامه با یک فهم از فرایند آغاز می شود و فلوچارتی شدن اولین مرحله فهمیدن فرایند می باشد.
تعداد مشاهده: 439 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.rar
فرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 6
حجم فایل:107 کیلوبایت
-
محتوای فایل دانلودی:
حاوی فایل ورد قابل ویرایش