پاورپوینت دانلود تحقیق شبکه‌های عصبی مصنوعی

پاورپوینت دانلود تحقیق شبکه‌های عصبی مصنوعی

مطلب در مورد شبکه‌های عصبی مصنوعی که امروز قراره در این پست برای کاربران عزیز قرار دهیم که این مقاله شبکه‌های عصبی مصنوعی در ۴۳ اسلاید پاورپوینت تهیه و جمع آوری شده است.

برای دانلود این پاورپوینت درباره شبکه‌های عصبی مصنوعی میبایست مبلغی را پرداخت کرده تا بتوانید فایل کامل را بعد از پرداخت دانلود کنید.

لطفا بعد از پرداخت کمی صبر کنید تا بصورت اتوماتیک به صفحه دانلود این تحقیق انتقال داده شید.

اگر در دانلود پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی به مشکل بر خوردید لطفا اول از طریق پیگیری سفارش اقدام کنید اگر باز موفق نشدید میتوانید با ما از طریق واتساپ یا تلگرام در تماس باشید تا پیگیری لازمه را برای شما انجام دهیم.

قبل از دریاف ابن پاورپوینت قسمتی از متن را در قسمت زیر بطور نمونه قرار خواهیم داد.

پاورپوینت دانلود تحقیق شبکه‌های عصبی مصنوعی

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 داده‌های آموزشی مقاوم بوده و اینگونه شبکه‌ها با موفقیت به مسایلی نظیر شناسایی گفتار، شناسایی 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 قابلیتهایی دارد؟

• محاسبه یک تابع معلوم
• تقریب یک تابع ناشناخته
• شناسایی الگو
• پردازش سیگنال
• یادگیری انجام موارد فوق

الهام از طبیعت

مطالعه شبکه‌های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم‌های 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 ۱۰۱۱ نرون تشکیل شده باشد که هر نرون با تقریبا ۱۰۴ نرون دیگر در ارتباط است.

سرعت سوییچنگ نرونها در حدود ۱۰-۳ ثانیه است که در مقایسه با کامپیوترها ۱۰-۱۰) ثانیه (بسیار ناچیز می‌نماید. با این وجود آدمی قادر است در ۰٫۱ ثانیه تصویر یک انسان را بازشناسایی نماید. این قدرت فوق العاده باید از پردازش موازی توزیع شده در تعدادی زیادی از نرونها حاصل شده باشد.

مسایل مناسب برای یادگیری شبکه‌های عصبی

lخطا در داده‌های آموزشی وجود داشته باشد. مثل مسایلی که داده‌های آموزشی دارای نویز حاصل از داده‌های سنسورها نظیر دوربین و میکروفن‌ها هستند.

lمواردی که نمونه‌ها توسط مقادیر زیادی زوج ویژگی-مقدار نشان داده شده باشند. نظیر داده‌های حاصل از یک دوربین ویدیویی.

l تابع هدف دارای مقادیر پیوسته باشد.

lزمان کافی برای یادگیری وجود داشته باشد. این روش در مقایسه با روشهای دیگر نظیر درخت تصمیم نیاز به زمان بیشتری برای یادگیری دارد.

Perceptron

نوعی از شبکه عصبی بر مبنای 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 ۱ و در غیر اینصورت معادل -۱ خواهد بود.

یادگیری یک پرسپترون

خروجی پرسپترون توسط رابطه زیر مشخص می‌شود:

که برای سادگی آنرا می‌توان به صورت زیر نشان داد: