پاورپوینت شبکه عصبی مصنوعی

شبکه عصبی مصنوعی

دانشکده ها:شبکه عصبی مصنوعی به ترجمه انگلیسی Artificial Neural Network که می خوایم در سایت دانشکده ها قرار دهیم در یک فایل پاورپوینت آماده که در 25 اسلاید تهیه و تنظیم شده است با بهترین کیفیت مناسب برای دانشجویان عزیز

مباحث شبکه عصبی مصنوعی: 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.

vANN ها در واقع مثلثی هستند با سه ضلع مفهومی  :

سیستم تجزیه و تحلیل داده ها

نورون یا سلول عصبی

قانون کار گروهی نورونها (شبکه)

vANN ها دست کم از دو جهت شبیه مغز انسا ن اند:

مرحله ای موسوم به  یاد گیری دارند.

وزن های سیناپسی  جهت ذخیره ی دانش به کار می روند.

هوش 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 .

به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید
خصوصیات زیر را داشته باشد:

بتواند الگوها را طبقه بندی کند.

به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.

با به کار گیری آموزش، قابل برنامه ریزی باشد و قدرت یادگیری داشته باشد.

یعنی توانایی تنظیم پارامترهای شبکه ( اوزان سیناپتیکی )، در مسیر زمان که محیط شبکه تغییر می کند و شبکه وارد شرایط جدیدی می شود.

هدف از این کار این است که اگر شبکه برای یک وضعیت خاص آموزش دید و تغییر کوچکی در شرایط محیطی شبکه رخ داد، شبکه بتواند با آموزش مختصر، برای شرایط جدید نیز کارآمد باشد.

دیگر این که اطلاعات در شبکه های عصبی در سیناپس ها ذخیره و هر نرون در شبکه به صورت بالقوه از کل فعالیت سایر نرون ها تأثیر می پذیرد.

در نتیجه اطلاعات از نوع مجزا از هم نبوده و متأثر از کل شبکه می باشد.

توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

مبانی ANN ها

شبکه های عصبی به طور کلی سیستمهای ریاضی یادگیر غیر خطی هستند.

طرز کار این شبکه ها از روش کار مغز انسان الگو برداری شده است.

در واقع شبکه های عصبی طبق تعریف ماشینی است برای ساخت یک مدل که می توان آن را بوسیله سخت افزار یا نرم افزار شبیه سازی کرد و عملکردی شبیه مغز انسان دارند.

یک شبکه عصبی بر خلاف کامپیوترهای رقومی که نیازمند دستورات کاملا صریح و مشخص است٬ به مدل های ریاضی محض نیاز ندارد بلکه مانند انسان قابلیت یادگیری به وسیله تعدادی مٽال مشخص را دارد.
هر شبکه عصبی سه مرحله آموزش٬ اعتبار سنجی و اجرا را پشت سر می گذارد.

در واقع شبکه های عصبی را می توان در حل مسایلی که روابط دقیق ریاضی بین ورودی ها و خروجی های آن برقرار نیست بکار برد.

آموزش دیدن شبکه های عصبی در واقع چیزی جز تنظیم وزن های ارتباطی این نرون ها به ازائ دریافت مٽال های مختلف نیست تا خروجی شبکه به سمت خروجی مطلوب همگرا شود.

 

مدل ریاضی یک نورون

همان گونه که ذکر شد نرون کوچکترین واحد یک شبکه عصبی مصنوعی است که عملکرد شبکه های عصبی را تشکیل می دهد.

بدنه هر سلول عصبی از دو بخش تشکیل می شود٬ بخش اول را تابع ترکیب می گویند.

وظیفه تابع ترکیب این است که تمام ورودی ها را ترکیب و یک عدد تولید می کند.

در بخش دوم سلول تابع انتقال قرار دارد که به آن تابع تحریک نیز می گویند.

درواقع همان گونه که یک سلول بیولوژیک باید به سطح آستانه تحریک خاصی برسد تا یک سیگنال تولید کند٬ توابع تحریک نیز تا زمانی که ورودی های ترکیب شده و وزن دار شده به یک حد آستانه ای خاص نرسند مقدار خروجی نظیر بسیار کوچکی تولید میکنند.

وقتی ورودی های ترکیب شده به حد آستانه ای خاصی برسند٬ سلول عصبی تحریک شده و سیگنال خروجی تولید می کند.

با مقایسه جواب خروجی شبکه با مقدار مطلوب مورد نظر بردار خطا محاسبه شده و این بردار با استفاده از الگوریتم های مختلف از آخر به سمت ابتدای شبکه پخش شده٬ به طوری که درسیکل بعد خطا کاهش یابد.

توپولوژی شبکه

وضعیت نسبی سلولها در شبکه(تعداد و گروه بندی و نوع اتصالات آنها)را توپولوژی شبکه گویند.توپولوژی در واقع سیستم اتصال سخت افزار نورونها به یکدیگر است که توام با نرم افزار مربوطه  (یعنی روش ریاضی جریان اطلاعات و محاسبه ی وزنها)نوع عملکرد شبکه ی عصبی را تعیین می کند.

در این توپولوژی یک لایه ی ورودی وجود دارد که اطلاعات را دریافت می کند،تعدادی لایه ی مخفی وجود دارد که اطلاعات را از لایه های قبلی می گیرند و در نهایت یک لایه ی خروجی  وجود دارد که نتیجه ی محاسبات به آنجا میرود و جوابها در آن قرار میگیرند.

FeedForward topology

Recurrent topology

نرم افزارهای شبکه های عصبی

نرم افزارهایی برای شبیه سازی ،مطالعه و تحقیق سیستمهای عصبی زیستی و گسترش شبکه های عصبی مصنوعی وAdaptive system ها .

  شبیه سازها: نرم افزارهایی برای شبیه سازی رفتار شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی که به صورت مستقل عمل می کنند و قادرند فرآیند آموزش شبکه ی عصبی را به شکل تصویری نمایش دهند.

  شبیه سازهای تحقیقاتی :برای مطالعه ی الگوریتم ها و ساختارهای شبکه ی عصبی که   به فهم بهتر رفتارها و خصوصیات شبکه ی عصبی کمک می کنند.(مطالعه ی ویژگی   های شیمیایی و زیستی بافتهای عصبی و پالس های الکترومغناطیسی بین نورونها).

رایجترین شبیه سازهای ANN ها :

SNNS(stuttgart neural network simulator),PDP++(parallel distribution processing),JavaNNS

رایجترین شبیه سازهای شبکه های زیستی:

XNBC,BNN ToolBox

شبیه سازهای آنالیز داده :علی رغم دسته ی اول ،کاربردهای عملی شبکه های عصبی را مطالعه می کنند.استفا ده از آنها نسبتا ساده است در عوض تواناییهاشان محدود است . بر روی Data miningوپیش بینی ها کار می کنند.

بعضی از آنها عبارتند از:

Microsoft Excel,Matlab

Development Environment ها:برای گسترش  و آرایش شبکه های عصبی به کار می روند.

رایج ترین نرم افزارهای این دسته عبارتند از:

MathWorks NN ToolBox,GBlearn2

مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی

مدل سازی کلاسیک:

این مدل از نخستین قدم خطای بزرگی مرتکب می شود که فقط در سیستمهای ساده (خطی یا نزدیک به خطی )قابل صرفنظر است و آن محاسبه ی شاخصهای تمایل به مرکز و پراکندگی است که به این ترتیب راهمیت فردی تک تک داده ها از بین می رود و در نتیجه سیستم قادر به کشف پیچیدگی ها نخواهد بود.

مدل سازی شبکه ی عصبی :

در این مدل هر یک از کانالهای ورودی دارای یک ضریب عددی هستند که وزن سیناپسی نامیده می شود.شدت تحریک الکتریکی در این ضریب ضرب می شود و به جسم سلولی می رسد.

اگر مجموع تحریکات وارد به جسم سلولی به حد آستانه ی خاصی رسیده باشد،نورون شلیک می کند و در مسیرهای خروجی جریان الکتریکی ثابتی را ایجاد می کند.تحریکات لایه ی ورودی به یک یا چند لایه ی واسط می رود .ادامه ی جریان تحریکات در این لایه ها طوری هدایت میشود  که پیچیدگیهای تاثیرات جریان ورودی را شبیه سازی می کند .سپس تحریکات به لایه ی خروجی می روند که هدف نهایی ماست.