توضیحات محصول
دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی با فرمت PPTX ودر 28 اسلاید قابل ویرایش
قسمتی از متن پاورپوینت شبکه های عصبی
- اگر مغز انقدر ساده باشد که برای ما قابل درک باشد ما ساده تر از ان هستیم که بتوانیم ان را درک کنیم .
- شبکه عصبی از توان پردازشی مغز ما الگو برداری کرده است که کاربرد زیادی در تجارت دارد . در مدلسازی شبکه عصبی از روی مغز باید به دو ویژگی بیشتر توجه شود .
- 1-ساختار موازی مغز : مغز کارهای موازی را مثل دیدن و شنیدن بسیار راحت تر انجام می دهد تا اعمال پی در پی .
- 2-توان فراگیری مغز : مغز می تواند به خود اموزش دهد. یاد گیری از طریق مثال همان شیوه ای است که ما خواندن، نوشتن و ... را یاد گرفتیم .
-
- 2-مبنای بیولوژیکی عصبی :
- نورون یک واحد سلولی از سیستم مغز می باشد که تقریبا به تعداد 1011 نورون در مغز وجود دارد که هر یک از نورون ها به بیش از 1000 نورون دیگر متصل اند .
- - شبکه های عصبی مصنوعی :
- سیستم انطباقی که تعدادی عناصر پردازش ساده ( نورون ها ) را شامل می شود و از شبکه اعصاب مغز الگو برداری شده است این مدل شامل سه لایه است .
- لایه ورودی : وظایف واحد های این لایه صرفا توزیع مقادیر ورودی به لایه بعدی می باشد بنابر این این لایه یک لایه محاسباتی نیست
- لایه پنهان ( میانی ) : این لایه مستقیما به داده های ورودی و نتایج خروجی متصل نیست به همین خاطر به آن لایه پنهان می گویند .
- لایه خروجی : خروجی شبکه را در پاسخ به یک ورودی مشخص نشان می دهد .
- شبکه های عصبی عموما برای دو هدف مهم بهکار گرفته می شوند :
- تقریب تابع : شبکه عصبی داده می شود تا ارتباط بین ورودیها و خروجیها را تقریب بزند و با استفاده از شبکه عصبی می توان هر تابع پیوسته ای را به خوبی تقریب کند .
- دسته بندی الگوها : طرح این شبکه با توجه به تصویر فضای ورودی به مقدار محدودی خروجی دسته بندی شده صورت می گیرد .
- جدول زیر چند دسته از شبکه های عصبی را به همراه کاربرد انها نشان می دهد .
§یادگیری تشدیدی: این نوع یادگیری بصورت انلاین می باشد . در یادگیری انلاین شبکه عصبی همراه با خود سیستم یادگیری در حال انجام کار است و از این رو مثل سیستم دینامیکی عمل می کند . بنابراین الگوریتم فوق نوعی یادگیری نظارتی است که به جای فراهم کردن جواب مطلوب به شبکه عددی ارائه می دهد که نشانگر میزان عملکرد ان است .
...
بیشتر
دیدگاه خود را ثبت کنید