طبقه‌بندی تابع XOR با شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) رایگان

معرفی دوره: آموزش رایگان طبقه‌بندی تابع XOR با شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) در MATLAB

این دوره به شما نحوه استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) را برای حل مسئله کلاسیک تابع XOR آموزش می‌دهد. تابع XOR به دلیل رفتار غیرخطی خود یکی از مسائل پایه در یادگیری ماشین است که به درک بهتر نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی کمک می‌کند. با این دوره، شما یاد خواهید گرفت چگونه معماری شبکه را طراحی کنید، پارامترها را تنظیم کنید و مدل را برای یادگیری داده‌ها آموزش دهید.

این دوره با تمرکز بر کدنویسی در MATLAB شما را از مرحله تولید داده‌ها تا تحلیل عملکرد شبکه هدایت می‌کند.

---

سرفصل‌های دوره

فصل 1: آشنایی با تابع XOR

• معرفی تابع XOR و اهمیت آن در یادگیری ماشین.
• بررسی ویژگی‌های غیرخطی تابع XOR.

فصل 2: تولید داده‌ها

• تعریف ورودی‌ها (Inputs) و خروجی‌ها (Targets) برای تابع XOR.
• آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل.

فصل 3: طراحی و پیکربندی شبکه عصبی

• ایجاد معماری شبکه عصبی با استفاده از feedforwardnet.
• تنظیم تعداد نرون‌ها در لایه مخفی (Hidden Layer).
• انتخاب تابع انتقال (Transfer Function) برای لایه‌ها:
  • توابعی مانند tansig و purelin.
• تنظیم الگوریتم آموزش (Training Function) مانند traingd.

فصل 4: آموزش مدل

• تنظیم پارامترهای آموزش:
  • تعداد اپوک‌ها (Epochs).
  • نسبت داده‌های آموزش، تست و اعتبارسنجی.
• آموزش مدل با داده‌های XOR و مشاهده روند همگرایی.

فصل 5: ارزیابی عملکرد شبکه

• استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی خروجی‌های تابع XOR.
• مقایسه خروجی‌های پیش‌بینی‌شده با مقادیر واقعی.
• محاسبه خطای کل مربعات (Total Squared Error – TSS) برای ارزیابی عملکرد شبکه.

فصل 6: تحلیل و نمایش نتایج

• نمایش وزن‌ها و بایاس‌های شبکه آموزش‌دیده.
• تحلیل عملکرد شبکه با استفاده از خروجی‌های پیش‌بینی‌شده.

---

این دوره مناسب دانشجویان و پژوهشگران علاقه‌مند به یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و مدل‌سازی غیرخطی است.

مدت زمان دوره: 1 ساعت (رایگان).
پیش‌نیاز: آشنایی مقدماتی با MATLAB و مفاهیم یادگیری ماشین.