پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint دارای ۶۳ 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 شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: 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

اسلاید ۵: انواع شبکه عصبیشبکه عصبی پرسپترونشبکه عصبی هاپفیلدشبکه عصبی همینگشبکه عصبی کوهننشبکه عصبی انتشار رو به عقبشبکه عصبی تاخیر زمانی

اسلاید ۶: مزایای شبکه‌های عصبی۱. 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.۲. خود سازماندهی : یک پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint مصنوعی به صورت خودکار سازماندهی و ارائه داده‌هایی که در طول آموزش دریافت کرده را انجام دهد. نورون‌ها با قاعده یادگیری سازگار شده و پاسخ به ورودی تغییر می‌یابد.۳. عملگرهای بی‌درنگ : محاسبات در پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint مصنوعی می‌تواند به صورت موازی و به وسیله سخت‌افزارهای مخصوصی که طراحی و ساخت آن برای دریافت نتایج بهینه قابلیت‌های پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint مصنوعی است انجام شود.

اسلاید ۷: ۴. تحمل خطا : با ایجاد خرابی در شبکه مقداری از کارایی کاهش می‌یابد ولی برخی امکانات آن با وجود مشکلات بزرگ همچنان حفظ می‌شود.۵. دسته بندی : شبکه‌های عصبی قادر به دسته بندی ورودی‌ها بر ای دریافت خروجی مناسب می‌باشند.۶. 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.۷. پایداری ، انعطاف پذیری : یک پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint 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.

اسلاید ۸: معایب شبکه‌های عصبیبا 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 پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint 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.

اسلاید ۹: از جمله قابلیت های شبکه های عصبی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:محاسبه یک تابع معلوم تقریب یک تابع ناشناخته شناسائی الگو پردازش سیگنال یادگیری

اسلاید ۱۰: شبکه عصبی مصنوعی چیست؟ پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint مصنوعی یک سامانه پردازشی داده‌ها است که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده‌ها را به عهده پردازنده‌های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه‌ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر رفتار می‌کنند تا یک مسئله را حل نمایند. در این شبکه‌ها به کمک دانش برنامه نویسی، ساختار داده‌ای طراحی می‌شود که می‌تواند همانند نورون عمل کند. که به این ساختارداده نورون گفته می‌شود. بعد باایجاد شبکه‌ای بین این نورونها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آن، شبکه را آموزش می‌دهند.در این حافظه یا پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint نورونها دارای دو حالت فعال (روشن یا ۱) و غیرفعال (خاموش یا ۰) اند و هر یال (سیناپس یا ارتباط بین گره‌ها) دارای یک وزن می‌باشد. یال‌های با وزن مثبت، موجب تحریک یا فعال کردن گره غیر فعال بعدی می‌شوند و یال‌های با وزن منفی، گره متصل بعدی را غیر فعال یا مهار (در صورتی که فعال بوده باشد) می‌کنند.

اسلاید ۱۱: 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 نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.

اسلاید ۱۲: به طور خلاصه یک پاورپوینت کامل شبکه عصبی ۶۳ اسلاید در PowerPoint باید خصوصیات زیر را داشته باشد: بتواند الگوها را طبقه بندی کند. به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد. با به کار گیری آموزش، قابل برنامه ریزی باشد و قدرت یادگیری داشته باشد. یعنی توانایی تنظیم پارامترهای شبکه ( اوزان سیناپتیکی )، در مسیر زمان که محیط شبکه تغییر می کند و شبکه وارد شرایط جدیدی می شود. هدف از این کار این است که اگر شبکه برای یک وضعیت خاص آموزش دید و تغییر کوچکی در شرایط محیطی شبکه رخ داد، شبکه بتواند با آموزش مختصر، برای شرایط جدید نیز کارآمد باشد. دیگر این که اطلاعات در شبکه های عصبی در سیناپس ها ذخیره و هر نرون در شبکه به صورت بالقوه از کل فعالیت سایر نرون ها تأثیر می پذیرد. در نتیجه اطلاعات از نوع مجزا از هم نبوده و متأثر از کل شبکه می باشد. توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

اسلاید ۱۳: کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی امروزه شبکه‌های عصبی در کاربردهای مختلفی نظیر مسائل تشخیص الگو(Pattern Recognition) که خود شامل مسائلی مانند تشخیص خط(Character Recognition)، شناسایی گفتار(Speech Recognition)، پردازش تصویر(Image Processing) و مسائلی ازاین دست می‌شود و نیز مسائل دسته‌بندی(Classification) مانند دسته‌بندی (Classification Problems)متون و یا تصاویر،به کار می‌روند.درکنترل یا مدل‌سازی سیستم‌هایی که ساختار داخلی ناشناخته یا بسیار پیچیده‌ای دارند نیز به صورت روز افزون از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود . به عنوان مثال می‌توان در کنترل ورودی یک موتور از یک ANN استفاده نمود که در این صورت شبکه عصبی خود تابع کنترل را یاد خواهد گرفت.

اسلاید ۱۴: کاربردهای شبکه های عصبی : تشخیص بیماریتشخیص چهرهانواع جدید سنسورهاپیگیری هدفهدایت جنگ افزارهاشناسایی تصویر /سیگنالبینایی ماشین مدل کردن غیر خطیترکیب صداکنترل فرآیند ساختآنالیز مالی

اسلاید ۱۵: کاربردهای شبکه های عصبی :اختصار سخنبازبینی امضاارزیابی سرمایهپیش بینی فروشهای آینده و نیازهای محصولکلاسه بندی نمودارهای مشتری/بازارپیش بینی هواپیش بینی محصولمدل کردن کنترل فرآیندتشخیص هدفشبیه سازی مسیر

اسلاید ۱۶: کاربردها:۱. هوا و فضا· خلبان خودکار هواپیما با کارایی بالا· شبیه سازی مسیر پرواز· سیستم های کنترلی هواپیما· بالا بردن کارایی خلبان خودکار· شبیه سازی اجزای هواپیما· تشخیص خطا در اجزای هواپیما

اسلاید ۱۷: کاربردها:۲. حمل و نقل· سیستم راهنمای اتوماتیک اتومبیل· تحلیل گارانتی· سیستم های ترمز کامیون ها· زمان بندی وسایل نقلیه· سیستم های مسیر یابی

اسلاید ۱۸: ۳. امور دفاعی· راهبری سلاح ها· تعقیب اهداف متحرک· تشخیص اشیاء· تشخیص صورت· رادار· انواع جدید حسگرها· پردازش سیگنال های تصویری و رادار با فشرده سازی داده ها· استخراج ویژگی ها و حذف نویزها· تشخیص تصاویر و سیگنال ها

اسلاید ۱۹: ۴. بانکداری· ابزار خودکار خواندن چک و سایر اسناد· کاربردهای ارزیابی کارت های اعتباری ۵. الکترونیک· پیش بینی ترتیب کد· طراحی مدارات مجتمع· کنترل فرایند· تحلیل نقص مدارات مجتمع· بینایی ماشین· تولید صدا· مدلسازی غیر خطی

اسلاید ۲۰: ۶. امور مالی· ارزیابی ملک· مشاور وام· آزمایش رهن· درجه بندی شرکت ها· تحلیل کاربرد خطوط اعتباری· برنامه های تجارت سهام· تحلیل مالی شرکت ها· پیش بینی قیمت ها ۷. سرگرمی· انیمیشن· جلوه های ویژه تصویری· پیش بینی بازار

اسلاید ۲۱: ۸. صنعتشبکه های عصبی را می توان به جای تجهیزات بسیار گرانی که در گذشته، در صنعت مورد استفاده بوده اند، به کار گرفت. به عنوان مثال از شبکه های عصبی می توان برای پیش بینی مقدار گازهای خرو