استخدام خوارزمية Backpropagation للتميز الأحرف الأبجدية العربية
| العنوان بلغة أخرى: |
Using the Backpropagation Algorithm to Distinguish Arabic Alphabet بەكارهێنانى ئەلگۆريتمى Backpropagation ناسينەوەى پيتە كانى ئەلف وبى عەرەبى |
|---|---|
| المصدر: | زانكو - الإنسانيات |
| الناشر: | جامعة صلاح الدين |
| المؤلف الرئيسي: | حسن، سامية خالد (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Hasan, Samiah Khaled |
| المجلد/العدد: | مج28, ع1 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2024
|
| الشهر: | فبراير |
| الصفحات: | 86 - 94 |
| ISSN: |
2218-0222 |
| رقم MD: | 1463050 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
الشبكات العصبية الاصطناعية | خوارزمية الانتشار العكسي | الأوزان | إدخال وإخراج | Networks Neural Artificial | Back Propagation Algorithm | Weights | Input and Output
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 05195nam a22002417a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2207871 | ||
| 041 | |a ara | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |a حسن، سامية خالد |g Hasan, Samiah Khaled |e مؤلف |9 373206 | ||
| 245 | |a استخدام خوارزمية Backpropagation للتميز الأحرف الأبجدية العربية | ||
| 246 | |a Using the Backpropagation Algorithm to Distinguish Arabic Alphabet | ||
| 246 | |a بەكارهێنانى ئەلگۆريتمى Backpropagation ناسينەوەى پيتە كانى ئەلف وبى عەرەبى | ||
| 260 | |b جامعة صلاح الدين |c 2024 |g فبراير | ||
| 300 | |a 86 - 94 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a في هذا البحث تم إجراء دراسة ا لحرف الأبجدية العربية باستخدام شبكة العصبية متعددة طبقات وهي شبكة للخطأ وتم استخدام Back propagation الانتشار العكسي للتدريب الشبكة losing الخوارزمية من خلال دالة تفعيل وعدد العقد المخفية هو 10 وعدد دورات 500 والخطأ 0.001 Matlab ذلك باستخدام برنامج المسموح هو وهدف الدراسة هو استخدام خوارزمية الشبكة R2013a للتعرف على الأحرف وذلك من خلال تدريب الشبكة للتعرف على الأحرف في حالتين الحالة الأولى إدخال الحرف المناسب إلى الشبكة ثم تشويتها والتعرف الشبكة على الحرف وإظهارها بصورة صحيحة. الحالة الثانية إدخال صورة الحرف إلى الشبكة والتعرف على الحرف الذي يمثل الحرف المرسوم في الصورة. وتم الوصول إلى إن للشبكة العصبية للتعرف على الخوارزمية المستخدمة الحرف الأبجدية العربية ثم إظهارها بصورتها الصحيحة. |b In this research, a study of the Arabic alphabet used a multi-layered neural network, which is the back propagation error. Using the algorithm through the Losing activation function to train the network. The hidden numbers of nodes are 10, the number of cycles is 500, and the error is 0.001, using the Matlab R2013a program. The aim of the study It is the use of the network algorithm to recognize the characters, by training the network to recognize the characters in two cases. The first case is inputting the image of the letter into the grid and the second case is identifying the letter that represents the letter drawn in the image. And it was reached that the algorithm used for the network of nervousness to recognize the Arabic alphabet and then show it correctly. |d لە م تویژینە وە یە دا، تویژینە وە لە سە ر پیتە کانی ئە لف و بی عە رە بی کراوە بە بە کارهینانی توریکی دە ماری فرە چین کە توری بلاوبوونە وە ی پشتە وە یە بو هە لە وە بە کارهینانی ئە لگوریتمە کە لە ریگای ها و کیشە چالاککردن لە دە ستدان losing بە کار هینراوە بو راهینانی تورە کە ژمارە ی گری شاراوە کان بريتييە لە 10 ژمارە ی خولە کان 500 ، وە هە لە کە 0.001 بە بە کارهینانی پروگرامی Matlab R2013 و ئامانج لە م تویژینە وە بریتییە لە بە کارهینانی نە لگوریتمە کە ی تور بو ناسینە وە ی پیتە کان بە راهینانی تورە کە بو ناسینە وە ی پیتە كان لە دوو حالە تدا، حالە تی یە کە م ئە وە یە کە پیتی گونجاو بخە رە ناو تورە کە وە و پاشان بیشتوینە تورە کە ش پیتە کە دە ناسیتە وە و بە دروستی پیشانی دە دات حالە تی دووە م بریتییە لە داخلکردنی وینە ی پیتە کە بو ناو تورە کە و دە ستنیشانکردنی ئە و پیتە کە نوینە رایە تی ئە و پیتە دە کات کە لە وینە کە دا کیشراوە گە یشتنە ئە و ئە لگوریتمە ی کە بو توری دە مار بە کارهاتووە بو ناسینە وە ی ئە لف و بی عە رە بی و دواتر بە شیوە ی دروستی خوی پیشانی بدات. | ||
| 653 | |a الحروف الأبجدية |a اللغة العربية |a الذكاء الاصطناعي |a الانتشار العكسي | ||
| 692 | |a الشبكات العصبية الاصطناعية |a خوارزمية الانتشار العكسي |a الأوزان |a إدخال وإخراج |b Networks Neural Artificial |b Back Propagation Algorithm |b Weights |b Input and Output | ||
| 773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 006 |e ZANCO Journal of Humanity Sciences |f Zānkū li-l-ʿulūm al-insāniyyaẗ |l 001 |m مج28, ع1 |o 0396 |s زانكو - الإنسانيات |v 028 |x 2218-0222 | ||
| 856 | |u 0396-028-001-006.pdf | ||
| 930 | |d n |p y |q n | ||
| 995 | |a HumanIndex | ||
| 999 | |c 1463050 |d 1463050 | ||
عناصر مشابهة
- الأبجدية منشور: (2017)
-
استخدام خوارزمية *A لحل المشكلات العامة بالتطبيق على لغز انيشتاين
بواسطة: حسين، الواثق حسن القاسم منشور: (2013) -
استخدام الشبكات العصبية لتقدير تكلفة استهلاك الكهرباء
بواسطة: محمد، هدى الجيلي فضل المولى منشور: (2022) -
Enhanced Arabic Language Texts Classification Using the Light Gradient Boosted Machine Algorithm "LIGHTGBM"
بواسطة: البطاينة، عدي زياد فيصل منشور: (2021) -
Compare between Genetic Algorithm and Clonal Selection Algorithm to Pattern Recognition Latin's Numbers
بواسطة: البدراني، مها عبدالإله محمد حسن منشور: (2019)
