پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی مصنوعی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

Artificial Neural Networks

Samaneh jadidbaf

Dr.jalali

مباحث :

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم 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

این 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.

این 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))

یادگیری 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

یک 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.

در 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 .

در 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.

پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی مصنوعی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

Artificial Neural Networks

Samaneh jadidbaf

Dr.jalali

مباحث :

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم 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

این 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.

این 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))

یادگیری 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

یک 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.

در 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 .

در 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.

دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

لینک دانلود و خرید محصول در پایین توضیحات

نوع فایل: POWER POINT

قابل ویرایش و آماده ارائه

تعداد اسلاید : 58 اسلاید

شبکه های عصبی مصنوعی Instructor : Saeed Shiry 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.
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 چیست؟
روشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود.
شبکه 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 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 اوزان یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی 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.
x1 x2 xn {1 or –1} X0=1 w0 w1 w2 wn Σ 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.
Perceptron خروحی پرسپترون توسط رابطه زیر مشخص میشود: که برای سادگی آنرا میتوان بصورت زیر نشان داد: یادگیری یک پرسپترون O(x1,x2,…,xn) = 1 if w0 + w1x1 + w2x2 + … + wnxn > 0 -1 otherwise O(X) = sgn(WX) where Sgn(y) = 1 if y > 0 -1 otherwise یادگیری پرسپترون عبارت است از: پیدا کردن مقادیردرستی برای W بنابراین فضای فرضیه H در یادگیری پرسپترون عبارت است ازمجموعه تمام مقادیر حقیقی ممکن برای بردارهای وزن.
پریسپترون را میتوان بصورت یک سطح تصمیم hyperplane در فضای n بعدی نمونه ها در نظر گرفت.
پرسپترون برای نمونه های یک طرف صفحه

چون فقط تکه هایی از متن اصلی برای نمونه در این صفحه درج شده است ممکن است هنگام انتقال مطالب از فایل پاورپوینت به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است 

متن کامل با فرمت پاورپوینت power point را که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند می توانید در ادامه دانلود نمائید 

پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی مصنوعی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

Artificial Neural Networks

Samaneh jadidbaf

Dr.jalali

مباحث :

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم 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

این 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.

این 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))

یادگیری 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

یک 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.

در 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 .

در 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.

پاورپوینت درباره شبکه های عصبی مصنوعی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 45 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

شبکه های عصبی مصنوعی

Instructor : Farhad M.Kazemi

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.

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 چیست؟

روشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود.

شبکه 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 انجام موارد فوق