پاورپوینت بررسی شبکه های عصبی مصنوعی در 85 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی در 85 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
مقدمه
شبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری میباشد. lیادگیری شبکه عصبی در برابر
خطاهای داده های آموزشی مصون بوده و اینگونه شبکه ها با موفقیت به مسائلی نظیر شناسائی گفتار، شناسائی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.
شبکه عصبی چیست؟
lروشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود. lشبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
محاسبه یک تابع معلوم
تقریب یک تابع ناشناخته
شناسائی الگو lپردازش سیگنال
یادگیری
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
خطا در داده های آموزشی وجود داشته باشد.
مثل مسائلی که داده های آموزشی دارای نویز حاصل از دادهای سنسورها نظیر دوربین و میکروفن ها هستند.
مواردی که نمونه ها توسط مقادیر زیادی زوج ویژگی-مقدار نشان داده شده باشند. نظیر داده های حاصل از یک دوربین ویدئوئی.
تابع هدف دارای مقادیر پیوسته باشد.
زمان کافی برای یادگیری وجود داشته باشد. این روش در مقایسه با روشهای دیگر نظیر درخت تصمیم نیاز به زمان بیشتری برای یادگیری دارد.
نیازی به تعبیر تابع هدف نباشد. زیرا به سختی میتوان وزنهای یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.
الهام از طبیعت
مطالعه شبکه های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم های یادگیر طبیعی است که در آنها یک مجموعه پیچیده از نرونهای به هم متصل در کار یادگیری دخیل هستند.
گمان میرود که مغز انسان از تعداد 10 11 نرون تشکیل شده باشد که هر نرون با تقریبا 104 نرون دیگر در ارتباط است.
سرعت سوئیچنگ نرونها در حدود 10-3 ثانیه است که در مقایسه با کامپیوترها 10 -10 ) ثانیه ( بسیار ناچیز مینماید. با این وجود آدمی قادر است در 0.1 ثانیه تصویر یک انسان را
بازشناسائی نماید.
این قدرت فوق العاده باید از پردازش موازی توزیع شده در تعدادی زیادی از نرونها حاصل شده باشد.
Perceptron
نوعی از شبکه عصبی برمبنای یک واحد محاسباتی به نام پرسپترون ساخته میشود. یک پرسپترون برداری از ورودیهای با مقادیر حقیقی را گرفته و یک ترکیب خطی از این ورودیها را
محاسبه میکند. اگر حاصل از یک مقدار آستانه بیشتر بود خروجی پرسپترون برابر با 1 و در غیر اینصورت معادل -1 خواهد بود.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا دهقان
شماره تماس : 09120592515 - 02634305707
ایمیل :iranshahrsaz@yahoo.com
سایت :urbanshop.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلپاورپوینت بررسی شبکه های عصبی در 25 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
پاورپوینت شبکه های عصبی در 25 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
مباحث :
آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)
مبانی شبکه های عصبی مصنوعی
توپولوژی شبکه üنرم افزارهای شبکه های عصبی
مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی
فرآیند یادگیری شبکه
تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی
ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
معایب شبکه های عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
vاین شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس ها(ارتباط های
الکترومغناطیسی)اطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. vاین شبکه
ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح
کند.back propagation of error)) vیادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت
دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.
معرفی ANN ها
vیک سیستم پردازشی داده ها که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده ها را به عهده ی پردازنده های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با
یکدیگر رفتار می کنند تا یک مسئله را حل کنند. v vدر این شبکه ها به کمک د انش برنامه نویسی ، ساختا ر داده ای طراحی می شود که می تواند هما نند نورون عمل کند.که به این
ساختارداده node یا گره نیزگفته می شود.بعد باایجاد شبکه ای بین این node ها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آ ن، شبکه را آموزش می دهند . v vدر این حافظه یا شبکه ی
عصبی node ها دارای دو حالت فعال(on یا 1) وغیرفعال( off یا 0) اند و هر یال (سیناپس یا ارتباط بین node ها)دارای یک وزن می باشد.یالهای با وزن مثبت ،موجب تحریک یا فعال
کردن node غیر فعال بعدی می شوند و یالهای با وزن منفی node متصل بعدی را غیر فعال یا مهار(در صورتی که فعال بوده باشد) می کنند.
vANN ها در واقع مثلثی هستند با سه ضلع مفهومی : .Iسیستم تجزیه و تحلیل داده ها .IIنورون یا سلول عصبی .IIIقانون کار گروهی نورونها (شبکه) ● vANN ها دست کم از دو جهت
شبیه مغز انسا ن اند: .Iمرحله ای موسوم به یاد گیری دارند. .IIوزن های سیناپسی جهت ذخیره ی دانش به کار می روند.
vهوش مصنوعی و مدل سا زی شناختی سعی بر این دارند که بعضی خصوصیا ت شبکه های عصبی را شبیه سازی کنند. گرچه این دو روش ها یشان شبیه هم است، اما هدف هوش
مصنوعی از این کار حل مسائل شخصی و هدف مدل سا زی شناختی ،ساخت مدلهای ریا ضی سیستم های نورونی زیستی می باشد .
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا دهقان
شماره تماس : 09120592515 - 02634305707
ایمیل :iranshahrsaz@yahoo.com
سایت :urbanshop.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلپاورپوینت بررسی شبکه های عصبی مصنوعی در 85 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی در 85 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
مقدمه
شبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری میباشد. lیادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای داده های آموزشی مصون بوده و اینگونه شبکه ها با موفقیت به مسائلی نظیر شناسائی گفتار، شناسائی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.
شبکه عصبی چیست؟
lروشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود. lشبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
محاسبه یک تابع معلوم
تقریب یک تابع ناشناخته
شناسائی الگو lپردازش سیگنال
یادگیری
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : مهدی حیدری
شماره تماس : 09033719795 - 07734251434
ایمیل :info@sellu.ir
سایت :sellu.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلپاورپوینت بررسی شبکه های عصبی در 25 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
پاورپوینت شبکه های عصبی در 25 اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx
مباحث :
آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)
مبانی شبکه های عصبی مصنوعی
توپولوژی شبکه üنرم افزارهای شبکه های عصبی
مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی
فرآیند یادگیری شبکه
تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی
ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
معایب شبکه های عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
vاین شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس ها(ارتباط های الکترومغناطیسی)اطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. vاین شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.back propagation of error)) vیادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.
معرفی ANN ها
vیک سیستم پردازشی داده ها که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده ها را به عهده ی پردازنده های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر رفتار می کنند تا یک مسئله را حل کنند. v vدر این شبکه ها به کمک د انش برنامه نویسی ، ساختا ر داده ای طراحی می شود که می تواند هما نند نورون عمل کند.که به این ساختارداده node یا گره نیزگفته می شود.بعد باایجاد شبکه ای بین این node ها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آ ن، شبکه را آموزش می دهند . v vدر این حافظه یا شبکه ی عصبی node ها دارای دو حالت فعال(on یا 1) وغیرفعال( off یا 0) اند و هر یال (سیناپس یا ارتباط بین node ها)دارای یک وزن می باشد.یالهای با وزن مثبت ،موجب تحریک یا فعال کردن node غیر فعال بعدی می شوند و یالهای با وزن منفی node متصل بعدی را غیر فعال یا مهار(در صورتی که فعال بوده باشد) می کنند.
vANN ها در واقع مثلثی هستند با سه ضلع مفهومی : .Iسیستم تجزیه و تحلیل داده ها .IIنورون یا سلول عصبی .IIIقانون کار گروهی نورونها (شبکه) ● vANN ها دست کم از دو جهت شبیه مغز انسا ن اند: .Iمرحله ای موسوم به یاد گیری دارند. .IIوزن های سیناپسی جهت ذخیره ی دانش به کار می روند.
vهوش مصنوعی و مدل سا زی شناختی سعی بر این دارند که بعضی خصوصیا ت شبکه های عصبی را شبیه سازی کنند. گرچه این دو روش ها یشان شبیه هم است، اما هدف هوش مصنوعی از این کار حل مسائل شخصی و هدف مدل سا زی شناختی ،ساخت مدلهای ریا ضی سیستم های نورونی زیستی می باشد .
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : مهدی حیدری
شماره تماس : 09033719795 - 07734251434
ایمیل :info@sellu.ir
سایت :sellu.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلشبکه های عصبی
شبکه های عصبی
فهرست: مقدمه1 فصل اول:2 سابقه تاریخی2 استفاده های شبکه عصبی3 مزیتهای شبکه عصبی3 شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی4 شباهت های انسان و سلول های عصبی مصنوعی5 چگونه مغز انسان می آموزد5 انواع یادگیری برای شبکه های عصبی6 هوش جمعی12 فصل دوم:15 معرفی15 نورون با خاصیت آشوبگونه16 شکل شبکه17 قانون آموزش شبکه18 مدلسازی ژنراتور سنکرون دریایی21 نتایج فصل26 فصل سوم :27 معرفی27 منحنی طول - کشش28 شبکه های عصبی29 نتایج تجربی29 نتیجه فصل33 فصل چهارم:34 معرفی34 نمادها و مقدمات35 نتایج مهم40 شرح مثال47 نتیجه فصل51 فصل پنجم:53 معرفی53 شبکه های feedforward رگولاریزاسیون54 طراحی شبیه سازی55 شبیه سازی ها57 نتیجه فصل59 فصل ششم :60 فناوری شبکه عصبی62 فناوری الگوریتم ژنتیک65 بازاریابی66 بانکداری و حوزه های مالی68 منابع73
مقدمه:
این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبکه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبکه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت می پردازیم.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : مهدی حیدری
شماره تماس : 09033719795 - 07734251434
ایمیل :info@sellu.ir
سایت :sellu.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل