پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی

پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی

پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی

 

 

 

 

 

 

 

نوع فایل power point

 

قابل ویرایش 43 اسلاید

 

قسمتی از اسلایدها

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

 

فهرست مطالب و اسلایدها

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی چه قابلیتهایی دارد؟

الگوریتم یادگیری پرسپترون

آیا تمامی مثالهای آموزشی درست ارزیابی میشوند:

قاعده دلتا Delta Rule                          

الگوریتم Gradient descent

بدست آوردن قاعده Gradient descent

خلاصه یادگیری قاعده دلتا

مشکلات روش Gradient descent

تقریب افزایشی Gradient descent

الگوریتم Back propagation

الگوریتم BP

انتشار به سمت جلو

شرط خاتمه

استفاده از .Stochastic gradient descent

قدرت نمایش توابع

فضای فرضیه و بایاس استقرا

روشهای دیگر

 


اینجا هم مشاهده کنید