دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی Neural Networks

اختصاصی از فایل هلپ دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی Neural Networks دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پاورپوینت :شبکه های عصبی Neural Networks

 

 تعداد اسلاید :42

 

قالب بندی :پاورپوینت 

 

 

مقدمه 

 

شبکه عصبی مصنوعی یا به اختصار شبکه عصبی از بزرگترین پیشرفت های علم بشر در دهه های اخیر می باشد .

 

تعریف

شبکه عصبی یک پردازشگر موازی و حجیم میباشد که از واحد ساده پردازش تشکیل شده است. این شبکه قابلیت یادگیری از دانش تجربی ارائه شده را داراست و از آن بهره میبرد.

ایده اصلی از مغز انسان گرفته شده است. 

مغز انسان یک سیستم پیچیده و غیر خطی می باشد. 

از مهمترین ویژگی‌های شبکه عصبی این است که به عنوان یک طبقه بندی کننده غیر خطی عمل می کند.

یادگیری 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 دارای قابلیتهای زیر میباشد: 

محاسبه یک تابع  معلوم

تقریب یک تابع ناشناخته

شناسائی الگو

پردازش  سیگنال

یادگیری انجام موارد فوق

فهرست مطالب 

1.مقدمه 

2. نرونها neurons

3. پروسپترون 

3-1. فرآیند یادگیری پروسپترون 

4. شبکه عصبی چند لایه

4-1.الگوریتم پس انتشار   Back- Propagtion

4-1-1. تابعSigmoid 

4-1-2. روش سقوط گرادیان Gradient Descent

4-2. بهبود کارایی پس انشار

4-3. مقادیر دیگر پارمتر ها

5. شبکه های باز گشتی

6. توسعه شبکه عصبی

منابع

Intelligent Systems II: Complete Approximation by Neural Network Operators

اختصاصی از فایل هلپ Intelligent Systems II: Complete Approximation by Neural Network Operators دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Author: George A. Anastassiou (auth.)

year: 2016

page: 712

Format: pdf

Intelligent Systems II: Complete Approximation by Neural Network Operators

اختصاصی از فایل هلپ Intelligent Systems II: Complete Approximation by Neural Network Operators دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

George A. Anastassiou

تحقیق در مورد شبکه های عصبی Neural Network

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق در مورد شبکه های عصبی Neural Network دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه18

فهرست مطالب

2-1- شبکه‌های عصبی مصنوعی

2- شبکه‌های عصبی مصنوعی

2-2- مشخصات مسائل در خور شبکه‌های عصبی مصنوعی

--انواع یادگیری برای شبکه های عصبی:

--2.یادگیری تشدیدی:

--3. یادگیری بدون ناظر

قدرت Perceptron

2-4- زمینه‌ای در مورد perceptron

قضیه بنیادی دنباله‌ها:

شبکه های عصبی Neural Network

شبکه‌های عصبی مصنوعی
Artificial Neural Network

چکیده:
شبکه‌های عصبی مصنوعی از مباحث جدیدی است که دانشمندان علوم کامپیوتر به آن علاقمند شده‌اند و برای پیشرفت هرچه بیشتر علوم کامپیوتر وقت و هزینه بسیاری را صرف آن کرده و می‌کنند. این موضوع با ایده گرفتن از سیستم عصبی بدن انسان و با هدف شبیه‌سازی هرچه بیشتر کامپیوتر به انسان شکل گرفت و تا حال به خوبی پیشرفته است. از جمله کاربردهای این بحث می‌توان از شناسایی الگوها, پردازش تصویر و رویت, هوش مصنوعی, کنترل رباتها و موارد بسیار دیگر نام برد. ما در این مقاله پس از مقدمه به مسائل در خور شبکه‌های عصبی مصنوعی و نیز کاربردهای آن خواهیم پرداخت, در ادامه Perceptron ها را که یکی از مهمترین الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد معرفی می‌کنیم.

1- مقدمه
1-1- ایده پیدایش شبکه‌های عصبی مصنوعی
آیا کامپیوتر میتواند همان نوع از محاسباتی را که یک فرد هوشمند انجام میدهد به کار گیرد؟
بسیاری از دانشمندان عقیده داشته ودارند که این بحث باید مورد توجه قرار گیرد. شبکه‌های عصبی در حل مسائل یک جهت جدید و متمایز نسبت به کامپیترهای عمومی می‌گشود. کامپیوترهای عمومی از یک الگوریتم استفاده می‌کنند یعنی برای حل مسائل از یک سری دستورات از پیش تعیین شده پیروی می‌کنند مگر در مواقع ویژه‌ای که کامپیوتر نیاز به یک‌سری اطلاعات برای حل مسئله دارد. و همین مسئله توانایی پردازش را از کامپیوترهای عمومی به مسائلی که ما قبلا فهمیده‌ایم و روش حل آنها را شناخته‌ایم محدود می‌کند و تنها سرعت عمل و قدرت در حل نمونه‌های بزرگتر را به همراه دارند. اما کامپیوترها باید به قدری مفید باشند که بتوانند کارهایی را انجام دهند که واقعا ما نمی‌دانیم چگونه باید آنها را انجام دهیم.

1-2- بررسی سلولهای مغزی افراد
تحقیق درباره سلولهای مغزی افراد و همچنین شناخت ‌‌Neuron ها یا رشته‌های مغزی وبیان یک راه نسبتا متفاوت که یک سیستم هوشمند را