توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ۴۳ اسلاید در PowerPoint دارای ۴۳ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ۴۳ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ۴۳ اسلاید در PowerPoint :

پاورپوینت کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ۴۳ اسلاید در PowerPoint

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : ۴۳ اسلاید

قسمتی از متن .ppt :

شبکه‌های عصبی مصنوعی

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 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

پاورپوینت کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ۴۳ اسلاید در PowerPoint
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