Teaching multilayer feed forward neural networks for engineers using graphical user interface and Matlab تدريس الشبكات العصبية من نوع التغذية الأمامية المتعددة الطبقات للمهندسين باستخدام واجهة المستخدم الرسومية وبرنامج ماتلاب
Auteur(s):
AlHindi Khalid Abdulhameed
Date de publication:
2011
Référence bibliographique:
Teaching multilayer feed forward neural networks for engineers using graphical user interface and Matlab تدريس الشبكات العصبية من نوع التغذية الأمامية المتعددة الطبقات للمهندسين باستخدام واجهة المستخدم الرسومية وبرنامج ماتلاب Khalid Abdulhameed AlHindiمجلة جامعة أم القرى للهندسة والعمارة جامعة أم القرىVol 3 no 1 (2011) p p 3346AlHindi Khalid Abdulhameed
Résumé:
يقدم هذا البحث منصة تعليمية لتدريس الشبكات العصبية من نوع التغذية الأمامية المتعددة الطبقات لطلاب كليات الهندسة اعتمد التصميم واجهات المستخدم الرسومية والتي طورت باستخدام الماتلاب والذي يتيح ذلك عبر مكتبة برمجية متخصصة وتهدف هذه المنصة إلى تسهيل عملية تدريس وفهم هذا النوع من الشبكات العصبية والذي يعتبر من أكثر الأنواع شيوعا ويمكن للمستخدمين البدء بإنشاء الشبكة العصبية بسهولة من خلال تحديد خصائصها واختيارها مثل نوع دوال التنشيط وقيم معدلات التعلم ويتم إظهار عملية تدريب الشبكة ديناميكيا ومعدل انخفاض متوسط الخطأ ولا تحتاج هذه المنصة إلى مهارات معرفة سابقة للبرمجة وسيساهم هذا في تذليل الصعوبات المرتبطة بتدريس الشبكات العصبية من نوع التغذية الأمامية This paper introduces an educational platform for teaching multilayer feedforward neural network to engineering students The design is based on graphical user interfaces that have been developed using Matlab that provides a specialized environment called GUIDE The goal of the developed platform is to facilitate learning multilayer feedforward network that is the most common type of neural networks Network development can be started easily by setting up network parameters such as type activation functions and learning rates Network training process is dynamically viewed to users as error decreases The platform does not require programming skill which decreases the difficulties of introducting and teaching multilayer feedforward neural networks