بخشیاز محتوا فایل:

مقدمه

lشبکه 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

پردازش سیگنال

یادگیری

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

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 .