پاورپوینت شبکه عصبی (pptx) 56 اسلاید
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : PowerPoint (.pptx) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید: 56 اسلاید
قسمتی از متن PowerPoint (.pptx) :
شبکه عصبی
شبکه عصبی چیست؟ ( به طور کلی)
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 از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد و یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی ها را به خروجی ربط میدهد.
ساختار شبکه‌های عصبی
یک شبکه عصبی شامل اجزای سازنده لایه‌ها و وزن‌ها میباشد. رفتار شبکه نیز وابسته به ارتباط بین اعضا است. در حالت کلی در شبکه‌های عصبی سه نوع لایه نورونی وجود دارد:
لایه ورودی: دریافت اطلاعات خامی که به شبکه تغذیه شده‌است.
لایه‌های پنهان: عملکرد این لایه‌ها به وسیله ورودی‌ها و وزن ارتباط بین آنها و لایه‌های پنهان تعیین میشود. وزن‌های بین واحدهای ورودی و پنهان تعیین می‌کند که چه وقت یک واحد پنهان باید فعال شود.
لایه خروجی: عملکرد واحد خروجی بسته به فعالیت واحد پنهان و وزن ارتباط بین واحد پنهان و خروجی میباشد.
چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟
* قابلیت قابل توجه شبکه های عصبی در استنتاج معانی از داده های پیچیده یا مبهم
* قابلیت بکارگیری به عنوان یک متخصص
انواع شبكه عصبي
شبكه عصبي پرسپترون
شبكه عصبي هاپفيلد
شبكه عصبي همينگ
شبكه عصبي كوهنن
شبكه عصبي انتشار رو به عقب
شبكه عصبي تاخير زماني
مزایای شبکه‌های عصبی
1. یادگیری تطبیقی : توانایی یادگیری اینکه چگونه وظایف خود را بر اساس اطلاعات داده شده به آن و یا تجارب اولیه انجام دهد در واقع اصلاح شبکه را گویند.
2. خود سازماندهی : یک شبکه عصبی مصنوعی به صورت خودکار سازماندهی و ارائه داده‌هایی که در طول آموزش دریافت کرده را انجام دهد. نورون‌ها با قاعدهٔ یادگیری سازگار شده و پاسخ به ورودی تغییر می‌یابد.
3. عملگرهای بی‌درنگ : محاسبات در شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند به صورت موازی و به وسیله سخت‌افزارهای مخصوصی که طراحی و ساخت آن برای دریافت نتایج بهینه قابلیت‌های شبکه عصبی مصنوعی است انجام شود.
4. تحمل خطا : با ایجاد خرابی در شبکه مقداری از کارایی کاهش می‌یابد ولی برخی امکانات آن با وجود مشکلات بزرگ همچنان حفظ میشود.
5. دسته بندی : شبکه‌های عصبی قادر به دسته بندی ورودی‌ها بر ای دریافت خروجی مناسب می‌باشند.
6. تعمیم دهی : این خاصیت شبکه را قادر می‌سازد تا تنها با برخورد با تعداد محدودی نمونه، یک قانون کلی از آن را به دست آورده، نتایج این آموخته‌ها را به موارد مشاهده از قبل نیز تعمیم دهد. توانایی که در صورت نبود آن سامانه باید بی نهایت واقعیت‌ها و روابط را به خاطر بسپارد.
7. پایداري ، انعطاف پذیری : یک شبکه عصبی هم به حد کافی پایدار است تا اطلاعات فراگرفته خود را حفظ کند و هم قابلیت انعطاف و تطبیق را دارد و بدون از دست دادن اطلاعات قبلی می‌تواند موارد جدید را بپذیرد.
معایب شبکه‌های عصبی
با وجود برتری‌هایی که شبکه‌های عصبی نسبت به سامانه‌های مرسوم دارند، معایبی نیز دارند که پژوهشگران این رشته تلاش دارند که آنها را به حداقل برسانند، از جمله:
قواعد یا دستورات مشخصی برای طراحی شبکه جهت یک کاربرد اختیاری وجود ندارد.
در مورد مسائل مدل سازی، صرفاً نمی‌توان با استفاده از شبکه عصبی به فیزیک مساله پی برد. به عبارت دیگر مرتبط ساختن پارامترها یا ساختار شبکه به پارامترهای فرایند معمولاً غیر ممکن است.
دقت نتایج بستگی زیادی به اندازه مجموعه آموزش دارد.
آموزش شبکه ممکن است مشکل ویا حتی غیر ممکن باشد.
پیش بینی عملکرد آینده شبکه (عمومیت یافتن) آن به سادگی امکان پذیر نیست.
از جمله قابليت هاي شبكه هاي عصبي ميتوان به موارد زير اشاره كرد:
محاسبه یک تابع معلوم
تقریب یک تابع ناشناخته
شناسائی الگو
پردازش سیگنال
یادگیری
