پاورپوینت ارزیابی یادگیری مبتنی بر نمونه در هوش مصنوعی

فرمت فایل : power point (قابل ویرایش) تعداد اسلایدها : 40 اسلاید

مقدمه :

l در روشهائی که تاکنون بررسی کردیم، سعی بر این بود که با استفاده از مثالهای آموزشی تابعی پیدا کنیم که بتواند توصیف‌کننده داده‌ها باشد.llدر روش یادگیری IBL بسادگی فقط مثالها را ذخیره می‌کنیم و هرگونه تعمیم تا مشاهده مثال جدید به تعویق می‌افتد. به همین دلیل این روش گاهی روش تنبل یا lazy هم نامیده می‌شود.llبا مشاهده مثالهای جدید رابطه آن با نمونه‌های ذخیره شده بررسی شده و یک مقدار برای تابع هدف آن نسبت داده می‌شود.

در روش IBL یک فرضیه عمومی مشخص برای داده‌ها بدست نخواهد آمد بلکه دسته‌بندی هر نمونه جدید هنگام مشاهده آن و بر اساس نزدیکترین مثالهای ذخیره شده، انجام خواهد شد.

 

دانلود مقاله معتبر ACM با پیاده سازی 2014 یادگیری کدهای جاسازی شبکه های اجتماعی برای پیش بینی انتشار اطلاعات با Torch

دانلود مقاله معتبر ای سی ام به زبان انگلیسی به همراه کدهای پیاده سازی مدل آن

موضوع مقاله: یادگیری کدهای جاسازی شبکه های اجتماعی برای پیش بینی انتشار اطلاعات با استفاده از Torch 7

سال انتشار مقاله: 2014
ناشر مقاله:   ACM WSDM
تعداد صفحات مقاله: 10 صفحه

 حیطه کاری مقاله: یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، ساختمان داده ها گراف و شبکه، افشای اطلاعات، انتشار اطلاعات، شبکه های اجتماعی، پیش بینی

مشتری گرامی لطفاً توجه داشته باشید که این کدها توسط نویسنده مقاله به صورت رایگان در اختیار عموم قرار گرفته است و ما تنها هزینه پیدا کردن این مقاله و پیاده سازی های آن را از شما دریافت می نماییم و ما هیچگونه مسئولیتی برای اجرای این پیاده سازی ها بر عهده نخواهیم داشت.

پیشنهاد ما برای ترجمه این مقاله:

اگر خواستید این مقاله را ترجمه نمایید پیشنهاد ما این است که در سایت زیر ثبت نام نمایید و سپس پروژه ترجمه خود را ثبت کنید، تا بهترین مجریان با سوابق مشخص به شما پیشنهاد ترجمه بدهند  (ترجمه مقالات شما با بهترین کیفیت و قیمت مناسب):

yon.ir/tarjomeha

توجه: لطفا حتماً در این سایت، سوابق مجریان را بررسی کنید و کار را به یک مجری توانمند بسپارید.

آنچه تحویل داده می شود:

1. مقاله به زبان انگلیسی و فرمت PDF

2. کدهای پیاده سازی مدل مطرح شده در مقاله در Torch 7 (ما هیچگونه مسئولیتی در قبال اجرای آن ها نخواهیم داشت، در صورتی که میخواهید ما کدها را برای شما اجرا نماییم و نحوه اجرای آن ها را توسط ویدئو به شما آموزش دهیم با ما در ارتباط باشید)، البته فایل readme به زبان انگلیسی در بسته قرار دارد.

3. فایل اسلایدهای ارائه مقاله با فرمت PDF به زبان انگلیسی

مناسب برای دانشجویان کارشناسی (لیسانس) و کارشناسی ارشد (فوق لیسانس) و دکترا

مناسب برای دروس کارشناسی ارشد یا کارشناسی یا دکتری، دروسی مانند  پردازش تکاملی،شبکه های کامپیوتری، شبکه های کامپیوتری پیشرفته، شبکه حسگر بیسیم، سیستم عامل پیشرفته، شبیه سازی، سیستم عامل، آزمایشگاه سیستم عامل، مناسب برای سمینار کارشناسی ارشد، امنیت، هوش مصنوعی، هوش مصنوعی پیشرفته، یادگیری  ماشین

 پس از خرید از درگاه امن بانکی، لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده می شود. تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه و یا انجام پروژه های برنامه نویسی و حل تمرینات با آدرس ایمیل:

[e-mail]

یا شناسه تلگرام (آی دی تلگرام ما): @ebarkat

توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد و یا در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

توجه توجه توجه: هرگونه کپی برداری و فروش فایل های فروشگاه برکت الکترونیک (به آدرس ebarkat.ir یا ebarkat.sellfile.ir) در فروشگاه های دیگر شرعاً حرام است، تمامی فایل ها و پروژه های موجود در فروشگاه، توسط ما اجرا و پیاده سازی و یا از منابع معتبر زبان اصلی جمع آوری شده اند و دارای حق کپی رایت اسلامی می باشند.

از پایین همین صفحه (بخش پرداخت و دانلود) می توانید این پروژه را خریداری و دانلود نمایید.

کد محصول 10288

تحقیق درباره بررسی بازیابی کارا و موثر اطلاعات وب از طریق دستاوردهای یادگیری ماشین

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 22 صفحه

چکیده

در این مقاله، دستاوردهای موتور جستجوی Cora بعنوان کاوشگر متمرکزی که از یادگیری تقویتی برای کاوش کارآی وب استفاده می کند، توسعه داده شده ­است. مهم­ترین دستاورد این پروژه، بهبود روش های کاوش Cora با توسعه و ارائه روشهای جدید برای محاسبه مقدار Q در کاوشگر بر پایه یادگیری تقویتی است. کاوشگرهای پیشنهاد شده در این پروژه صفحات هدف را سریع­تر می­یابند و نسبت به کاوشگرهای موجود (‍Cora، کاوشگر متمرکزی که پاداشهای آینده را مدل نمی­کند و نیز کاوشگر اول-سطح) به پاداش­های بیشتری در طی کاوش دست می­یابند. در این پروژه برای یادگیری متن در خلال کاوش متمرکز وب برای اولین بار از دسته­بندی کننده ماشین­های بردار پشتیبان (SVMs) استفاده شده است. در نیمه اول کاوش، کاوشگرهای یادگیری تقویتی بر پایه SVMs نسبت به کاوشگرهای یادگیری تقویتی بر پایه NB بسیار بهتر عمل می کنند و صفحات هدف را سریع تر می یابند. بستر آزمایش استفاده شده برای ارزیابی کاوشگرهای پیشنهادی و روش های موجود، چهار پایگاه وب بخش های علوم کامپیوتر چهار دانشگاه بوده که از وب کپی و بصورت خارج از خط در دسترس قرار گرفته­اند.

مقدمه

تعداد صفحات، سرویس دهنده­ها و حوزه های وب (مثلاً www.cisco.com) با سرعت بسیار زیادی در حال افزایش است. بزرگترین موتورهای جستجو، کارهای وسیعی برای توسعه دستاوردهایشان انجام داده‌اند؛ اما رشد وب فراتر از افزایش قدرت موتورهای جستجو بوده است ]1[.تعداد پرس‌وجوهایی که موتورهای جستجو باید پاسخ دهند نیز به صورت تصاعدی افزایش یافته است]2[. کاوشگرهای وب که Robot، Spider و Worm هم نامیده می‌شوند، دارای قدمتی به اندازه خود وب هستند ]3[.کلمه "کاوشگر" از آنجایی به این برنامه اطلاق می­شود که تمامی پیوندهای درون یک صفحه را برای ارجاعات بعدی استخراج می‌کند. کاوشگر وب همه منظوره تلاش می کند تا هر چقدر می‌تواند صفحات بیشتری را از مجموعه‌ای از پایگاه های وب جمع‌آوری کند. یک کاوشگر متمرکز به جای جمع آوری و شاخص بندی تمام اسناد وب، برای پاسخگویی به تمامی پرس و جوهای آینده، موضوع محدوده کاوش خود را تحلیل می کند تا پیوندهایی را بیابد که بیشترین ربط را به موضوع کاوش داشته باشند و از نواحی نامربوط وب احتراز کند. استفاده از این روش منجر به صرفه جویی قابل توجه در سخت­افزار، نرم­افزار و منابع شبکه می­شود و به میزان پوشش بالایی بر روی اسناد مرتبط موجود در وب دست می­یابد. یادگیری تقویتی ]4و5[ یکی از شاخه‌های یادگیری نیمه-نظارتی است و هدف آن یادگیری از طریق محاوره مستقیم با یک محیط پویا و استفاده از چهارچوب تنبیه و تشویق برای یادگیری است. استفاده از یادگیری تقویتی بهبود مناسبی را در کارآیی کاوشگر نسبت به کاوشگر اول-سطح و کاوشگر متمرکز موجود از خود نشان داده است ]6و7[. در این مقاله روشهای موجود کاوش وب با استفاده از یادگیری تقویتی توسعه های داده شده است. توسعه های اعمال شده در این کاوشگرها بهبود عملکرد این کاوشگرها نسبت به کاوشگرهای قبلی را نشان می دهد. 

سورس کد پروژه پردازش تصویر و بینایی ماشین با متلب (Matlab) تشخیص اجزای صورت با راهنما

سورس کد پروژه پردازش تصویر و بینایی ماشین، تشخیص اجزای صورت (محدوده صورت، چشمها، بینی، لب) با نرم افزارمتلب (Matlab)، همراه با راهنما و توضیح کدها در قالب فایل word.

این پروژه با هدف شناسایی و تفکیک اجزای صورت چهره انسان تهیه گردیده که در آن از قابلیت های نوار ابزارهای image processing و computed vision نرم افزار چند منظوره متلب بهره برده شده است.
فایل این پروژه شامل سورس کد هفت mfile به انضمام تصاویر نمونه برای تست برنامه، راهنمای اجرا و توضیحات کدها و توابع بکار رفته می باشد.
این برنامه قابلیت تشخیص، مجزا نمودن، normalization ، ادغام مجدد و نمایش محدوده های آستانه ی سر، چشمها، بینی و لبها در تصویر پردازش شده خروجی را داراست.
این برنامه بارها با تصاویر مختلف ( مرد، زن ) با موفقیت تست شده است.
فایل در قالب داکیومنت word تهیه شده و برای استفاده دانشجویان مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات و علاقمندان به مفاهیم برنامه نویسی نرم افزار کارامد متلب، خصوصاً در حوزه های پر کاربرد پردازش تصویر و یادگیری ماشین میتواند بسیار مفید باشد.

دانلود مقاله ISI پرش تفنگ: نقشه برداری ارتباطات عصبی انتظار تکانشگری و ارتباط در سراسر الکل سوء استفاده

موضوع فارسی :پرش تفنگ: نقشه برداری ارتباطات عصبی
انتظار تکانشگری و ارتباط در سراسر
الکل سوء استفاده

موضوع انگلیسی :Jumping the Gun: Mapping Neural Correlates of
Waiting Impulsivity and Relevance Across
Alcohol Misuse

تعداد صفحه :9

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2016

زبان مقاله : انگلیسی

سابقه و هدف: چرا ما پرش تفنگ و یا خارج از نوبت صحبت می کنند؟ انتظار تکانشگری است به صورت بالینی به عنوان یک
پیش بینی برای توسعه اعتیاد. در اینجا، ما ارتباطات عصبی ذاتی انتظار نقشه برداری و
آن را از متوقف کردن جدا، هر دو مکانیزم های اساسی کنترل رفتاری.
مواد و روشها: ما با استفاده از یک کار ترجمه به تازگی توسعه یافته برای ارزیابی زودرس پاسخ و ارزیابی پاسخ
مهار با استفاده از این کار توقف سیگنال قرار دارند. ما ارتباطات عصبی در 55 داوطلب سالم با استفاده از یک multiecho رمان نقشه برداری
وضعیت استراحت دنباله تصویربرداری رزونانس مغناطیسی عملکردی و تجزیه و تحلیل، که استوار افزایش سیگنال tonoise
نسبت. ما بیشتر ارزیابی 32 مصرف کنندگان شراب خواری جوان و 36 نفر غذا پرهیز مبتلا به اختلالات مصرف الکل است.
نتایج: اتصال از قشر لیمبیک و موتور و گره جسم مخطط نقشه برداری بر روی یک محور مزیال-جانبی
هسته subthalamic. انتظار تکانشگری با اتصال پایین تر از هسته subthalamic با همراه بود
جسم مخطط شکمی و کمربندی subgenual، مناطق مشابه در مطالعات جوندگان ضایعه نقش دارد. این شبکه بود
گوشهگیر از توقف سریع واکنش که با اتصاالت hyperdirect از منطقه از پیش مکمل و
هسته subthalamic. ما بیشتر نشان داد که مصرف کنندگان شراب خواری، مانند کسانی که مبتلا به اختلالات مصرف الکل، بالا بود
پاسخ زودرس و ارتباط این شبکه subthalamic در سراسر سوء مصرف الکل تاکید کرد. استفاده کردن
روش های یادگیری ماشین ما نشان داد که اتصال subthalamic متمایز مصرف کنندگان شراب خواری و افراد
با الکل اختلال از داوطلبان سالم استفاده کنید.
نتیجه گیری: ما برجسته ترجمه و ارتباط بالینی سیستم های کاربردی گوشهگیر از قشر مغز،
جسم مخطط و hyperdirect ارتباط با هسته subthalamic در تعدیل انتظار و توقف و خود
اهمیت در ابعاد سوء مصرف الکل