دانلود مقاله در مورد شبکه عصبی

مقدمه: خلاصه سازی روشی است برای فشرده سازی منتهای  بسیاربزرگ که به دلیل روش بیشترین درمرتبط نرین اطلاعات موجود درمتن استخراج می شودآنچه که مارادراین محدود می نماید استخراج مرتبط ترین اطلاعات وعامل مهم دیگرخواندنی بودن وقابل فهم بودن متن است. باتوجه به افزایش روزافزون اطلاعات موجود دراینترنت که به صورت الکترونیکی ارائه می شود، تحقیقات وسیعی برروی این زمینه درحال انجام است تابتوان هرچه سریع تر به مرتبط ترین اطلاعات   است یافت مثلاٌ :اگر شما دراینترنت به دنبال موضوعی باشید حجم وسیعی ازصفحات اینترنتی دراختیار شما قرار نی گیرد حال باید تک تک این صفحات رابه طور کامل  مطالعه ؟؟؟؟؟ به اطلاعات موردنیاز دست پیداکنیم . ولی به کمک روشهای خلاصه سازی می توان به راحتی خلاصه یک صفحه اینترنتی رادرچند جمله مشاهده کنید وسپس به به طور خلاصه سازی کلی صورت می پذیرد: خلاصه سازی مبتنی برفهم مطلب خلاصه سازی مبتنی براستخراج مطالب مهم روش اول که نام دیگرآن (پرورش طبیعی زبانی) (NLP) می باشد یعنی سعی وآموزش سیستم درفهمیدن متن وباتوجه که قواعد وساختار های زبانی درباره وبایک ساختار جدید تری مت ...

تشخیص الگو فازی چرخه های شبانه روزی در اکوسیستم. Fuzzy pattern recognition of circadian cycles in ecosystems

Many ecological variables show a wide range of fluctuations, the most important of which is the diurnal variation. This cycling may contain important information regarding the ecosystem’s functioning and, if properly interpreted, can represent a valuable predictive tool in ecosystems management. This paper describes a simple algorithm for extracting meaningful information from daily cycles using fuzzy pattern recognition techniques. The algorithm is organised in three parts: in the first, typical patterns are extracted from experimental data to form the knowledge-base upon which the algorithm operates. The second step is to condense the information contained in the knowledge-base into mathematical objects, referred to in the paper as fuzzy masks. The third step is the set-up of an inferential set of fuzzy rules, using the fuzzy masks as antecedents. Depending on how the inference engine is structured, the algorithm output can be viewed as an assessment of the current daily cycle ...

شبکه های عصبی درهوش مصنوعی

فرمت: word تعدادصفحات :90   یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN)) ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغز به پردازش اطلاعات می پردازد . عنصر کلیدی این ایده ، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پرداز شی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده (neurons) که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می کند .ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفه های مشخص ، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری ، تنظیم می شود . در سیستم های زیستی یاد گیری با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است . این روش ANN ها هم می باشد.   سابقه تاریخی به نظر می آید شبیه سازی های شبکه عصبی یکی از پیشرفت های اخیر باشد . اگرچه این موضوع پیش از ظهور کامپیوتر ها بنیان گذاری شده و حداقل یک مانع بزرگ تاریخی و چندین دوره مختلف را پشت سر گذاشته است . خیلی از پیشرفت های مهم با تقلید ها و شبیه سازی های ساده و ارزان کامپیوتری بدست آمده ا ...

شبکه های عصبی درهوش مصنوعی

شبکه فرمت: word   تعدادصفحات : 90     یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN)) ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغز به پردازش اطلاعات می پردازد . عنصر کلیدی این ایده ، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پرداز شی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده (neurons) که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می کند .ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفه های مشخص ، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری ، تنظیم می شود . در سیستم های زیستی یاد گیری با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است . این روش ANN ها هم می باشد.     سابقه تاریخی   به نظر می آید شبیه سازی های شبکه عصبی یکی از پیشرفت های اخیر باشد . اگرچه این موضوع پیش از ظهور کامپیوتر ها بنیان گذاری شده و حداقل یک مانع بزرگ تاریخی و چندین دوره مختلف را پشت سر گذاشته است . خیلی از پیشرفت های مهم با تقلید ها و شبیه سازی های ...

پروژه کامل شبکه های عصبی(68ص)

الگوریتم ها در کامپیوتر ها اعمال مشخص و واضحی هستند که بصورت پی در پی و در جهت رسیدن به هدف خاصی انجام می شوند.حتی در تعریف الگوریتم این گونه آمده است که الگوریتم عبارت است از مجموعه ای ازاعمال واضح که دنبال ای از عملیات را برای رسیدن به هدف خاصی دنبال می کنند.آنچه در این تعریف خود نمایی می کند کلمه دنباله می باشد که به معنای انجام کار ها بصورت گام به گام می باشد. این امر مشخص می کند که همه چیز در الگوریتم های سنتی باید قدم به قدم برای کامپیوتر مشخص و قابل فهم و درک باشد.حتی در اولین الگوریتمهای هوش مصنوعی نیز بر همین پایه و کار قدم به قدم بنا نهاده شده اند. در اواخرقرن بیستم رویکرد به الگوریتم های جدید صورت گرفت که علتهای مختلفی داشت مثل حجیم بودن میزان محاسبات برخی مسایل و بالا بودن مرتبه زمانی الگوریتم های سنتی در مورد این مسایل باعث شد نیاز به الگوریتمهای جدید احساس شود.همچنین برخی کارهای انسان که هنوز قابل انجام توسط کامپیوتر نبودندو یا به بخوبی توسط کامپیوتر انجام نمی شدند باعث این رویکرد شد. مهمترین الگوریتمهای جدید عبارتند از :1- شبکه های عصبی 2- منطق فازی  3- محاسبات تک ...

تحقیق شبکه های عصبی

تحقیق شبکه های عصبی

توضیحات:

تحقیق مقطع کاردانی کامپیوتر با موضوع شبکه های عصبی، در قالب فایل Word در 75 صفحه.

بخشی از متن فایل:

این تحقیق مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبکه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبکه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت می پردازیم.

فهرست مطالب :
مقدمه
فصل اول:
سابقه تاریخی
استفاده های شبکه عصبی
مزیتهای شبکه عصبی
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی
شباهت های انسان و سلول های عصبی مصنوعی
چگونه مغز انسان می آموزد
انواع یادگیری برای شبکه های عصبی
هوش جمعی

فصل دوم:
معرفی
نورون با خاصیت آشوبگونه
شکل شبکه
قانون آموزش شبکه
مدلسازی ژنراتور سنکرون دریایی
نتایج فصل

فصل سوم :
معرفی
منحنی طول - کشش
شبکه های عصبی
نتایج تجربی
نتیجه فصل

فصل چهارم:
معرفی
نمادها و مقدمات
نتایج مهم
شرح مثال
نتیجه فصل

فصل پنجم:
معرفی
شبکه های feedforward رگولاریزاسیون
طراحی شبیه سازی
شبیه سازی ها
نتیجه فصل
فصل ششم :
فناوری شبکه عصبی
فناوری الگوریتم ژنتیک
بازاریابی
بانکداری و حوزه های مالی

منابع

پاورپوینت درباره آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 24  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی 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 ب ...

پاورپوینت درباره کاربرد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی

این محصول در قالب پاورپوینت (power point) و قابل ویرایش در 39 اسلاید تهیه شده است. در بخش زیر برای اطلاع بیشتر از محتویات این پاورپوینت و اطمینان از خرید، مطالب چند اسلاید آورده شده است. با مطالعه این بخش با اطمینان بیشتر خرید کنید. لینک دانلود پایین صفحه     اسلاید اول میانگین متحرک •در آمار میانگین متحرک یکی از تکنیکهای مورد استفاده جهت تحلیل سریهای زمانی می باشد. این تکنیک جهت کم رنگ کردن نوسانات کوتاه مدت سری زمانی و نمایان کردن رفتار بلند مدت تر سری زمانی استفاده می شود. •از لحاظ ریاضی میانگین متحرک مثالی از یک کانولوشن می باشد و از دیدگاه پردازش سیگنال به عنوان یک فیلتر قابل به کار گیری است. (در ادامه این موضوع را با جزئیات بیشتر بررسی می کنیم)   اسلاید دوم   اسلاید سوم برای دیدن عکس ها در اندازه اصلی، راست کلیک کرده و گزینه view image را انتخاب کنید. ...

پاورپوینت درباره آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 24  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی 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 ...

روشی جدید برای حفاظت خط با استفاده از انباشتک و شبکه های عصبی

فایل اصلی به صورت پی دی اف و 15 صفحه و فایل ترجمه در قالب ورد و 37 صفحه می باشد   چکیده: این مقاله یک روش جدید برای حفاظت خط انتقال ارائه میدهد که از آمار مرتبه بالاتر ( HOS )، انباشتک ها و شبکه های عصبی ( ANNs ) استفاده میکند. هدف اصلی، طراحی یک الگوریتم رله از راه دور است. نتایج برای شناسایی خطا و مراحل طبقه بندی و نیز برای موقعیت خطا ارائه میشوند. ...

پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی-71 اسلاید

قسمتی از اسلایدها         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. مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی 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 برا ...

پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی-24 اسلاید

قسمتی از اسلاید ها        پاورپوینت در مورد  شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی-24 اسلاید      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 اعم ...

پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی-71 اسلاید

قسمتی از اسلایدها         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. مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی 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 برا ...

پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی-24 اسلاید

قسمتی از اسلاید ها             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 ...

پاورپوینت شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی

دانلود پاورپوینت اماده با عنوان، شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی  بخشی ازمتن فایل: اسلاید اول انسانها از زمانهای بسیار دور سعی بر آن  داشتند که بیوفیزیولوژی مغز را دریابند،چون همواره مسئله هوشمندی انسان و قابلیت یادگیری، تعمیم، خلاقیت، انعطاف‌پذیری و پردازش موازی در مغز برای بشر جالب بوده و بکارگیری این قابلیتها در ماشینها بسیار مطلوب می نمود. روشهای الگوریتمیک برای پیاده سازی این خصایص در ماشینها مناسب نمی‌باشند. شبکه‌های عصبی مصنوعی ( Artificial Neural Network ) الگویی برای پردازش اطلاعات می‌باشند که با تقلید از شبکه های عصبی بیولوژیکی مغز انسان ساخته شده‌اند.  ANN شاخه ای از فیلد هوش مصنوعی و یا سیستمهای خبره می باشد که با منطق فازی مرتبط می باشد   توضیحات فایل: -این فایل با فرمت پاورپوینت( قابل ویرایش ) ارائه شده است. -تعداد صفحات پاورپوینت : 36 -قابل ارائه بعنوان تحقیق کلاسی   ...

پاورپوینت شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی

دانلود پاورپوینت اماده با عنوان، شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی  بخشی ازمتن فایل: اسلاید اول انسانها از زمانهای بسیار دور سعی بر آن  داشتند که بیوفیزیولوژی مغز را دریابند،چون همواره مسئله هوشمندی انسان و قابلیت یادگیری، تعمیم، خلاقیت، انعطاف‌پذیری و پردازش موازی در مغز برای بشر جالب بوده و بکارگیری این قابلیتها در ماشینها بسیار مطلوب می نمود. روشهای الگوریتمیک برای پیاده سازی این خصایص در ماشینها مناسب نمی‌باشند. شبکه‌های عصبی مصنوعی ( Artificial Neural Network ) الگویی برای پردازش اطلاعات می‌باشند که با تقلید از شبکه های عصبی بیولوژیکی مغز انسان ساخته شده‌اند.  ANN شاخه ای از فیلد هوش مصنوعی و یا سیستمهای خبره می باشد که با منطق فازی مرتبط می باشد   توضیحات فایل: -این فایل با فرمت پاورپوینت( قابل ویرایش ) ارائه شده است. -تعداد صفحات پاورپوینت : 36 -قابل ارائه بعنوان تحقیق کلاسی   ...

پاورپوینت شبکه های عصبی در داده کاوی

پاورپوینت شبکه های عصبی در داده کاوی بصورت کامل و در 35 اسلاید به همراه تصویر در اسلاید ها مخصوص ارائه های دانشجویی ...

شبکه های عصبی در داده کاوی

تحقیق شبکه های عصبی در داده کاوی  بصورت فایل ورد 49 صفحهمختصری از فایل : چکیده استفاده از شبکه های عصبی در داده کاوی گسترده تر شده است. اگر چه شبکه های عصبی ممکن است ساختار پیچیده، زمان آموزش طولانی، و بازنمایی uneasily قابل فهم از نتایج داشته باشد ، شبکه های عصبی به دلیل توانایی پذیرش بالا برای داده های نویز دار و دقت بالا در داده کاوی ترجیح داده شده است. در این مقاله داده کاوی مبتنی بر شبکه های عصبی به طور مفصل مورد تحقیق قرار گرفته ، و تکنولوژی های کلیدی و راه هایی برای دستیابی به داده کاوی مبتنی بر شبکه های عصبی نیز مورد تحقیق قرار گرفته است       مقدمه با توسعه مداوم تکنولوژی های پایگاه داده و برنامه های کاربردی گسترده ای از سیستم مدیریت پایگاه داده، حجم داده های ذخیره شده در پایگاه داده را به سرعت افزایش می دهد و در حجم بزرگی از داده ها اطلاعات بسیار مهم پنهان است. اگر اطلاعات را بتوان از پایگاه داده استخراج آنها خواهد شد بسیاری از سود بالقوه برای شرکت های ایجاد، و فن آوری اطلاعات استخراج شده از بانک اطلاعاتی عظیم است که به عنوان داده کاوی شناخته شده است . &nb ...

فایل متلب در رابطه با آموزش تابع سینوس با استفاده از شبکه های عصبی (شامل 4 کد متلب)

آموزش تابع سینوس را به چهار روش در متلب انجام شده است : برنامه ap1: با استفاده از شبکه radial basis می باشد. برنامه ap2: با استفاده از الگوریتم پس انتشار می باشد. برنامه ap3: با استفاده از شبکه feed forward و الگوریتم پس انتشار سه لایه می باشد. برنامه ap4: با استفاده از تولباکس nftool می باشد که پس از اتمام تولباکس برای ذخیره سازی به کد تبدیل شده است. ...

پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : .pptx ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 85 اسلاید

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

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

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 وزنهای یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.

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.

Perceptron
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.

پاورپوینت شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی

دانلود پاورپوینت اماده با عنوان، شبکه ها عصبی و کاربرد آن در پزشکی  بخشی ازمتن فایل: اسلاید اول انسانها از زمانهای بسیار دور سعی بر آن  داشتند که بیوفیزیولوژی مغز را دریابند،چون همواره مسئله هوشمندی انسان و قابلیت یادگیری، تعمیم، خلاقیت، انعطاف‌پذیری و پردازش موازی در مغز برای بشر جالب بوده و بکارگیری این قابلیتها در ماشینها بسیار مطلوب می نمود. روشهای الگوریتمیک برای پیاده سازی این خصایص در ماشینها مناسب نمی‌باشند. شبکه‌های عصبی مصنوعی ( Artificial Neural Network ) الگویی برای پردازش اطلاعات می‌باشند که با تقلید از شبکه های عصبی بیولوژیکی مغز انسان ساخته شده‌اند.  ANN شاخه ای از فیلد هوش مصنوعی و یا سیستمهای خبره می باشد که با منطق فازی مرتبط می باشد   توضیحات فایل: -این فایل با فرمت پاورپوینت( قابل ویرایش ) ارائه شده است. -تعداد صفحات پاورپوینت : 36 -قابل ارائه بعنوان تحقیق کلاسی   ...