پاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده

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

 پاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده دارای ۹۳ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت پاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

لطفا به نکات زیر در هنگام خرید

دانلودپاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده

توجه فرمایید.

۱-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه 

دانلودپاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده

قرار داده شده است

۲-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید

۳-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی ۱۲ ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد

۴-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

۵-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار داده نشده است

بخشی از متن پاورپوینت کامل معرفی شبکه‌های عصبی و آدالاین و کاربرد آنها در یادگیری ماشین و پردازش داده :

اسلاید ۱ :

      مقدمه

در سالیان اخیر شاهد حرکتی مستمر از تحقیقات صرفاً تئوری به تحقیقات کاربردی علی الخصوص در پردازش اطلاعات مسائلی  که برای آنها راه حلی موجود نیست و یا براحتی قابل حل نیستند ، بوده ایم . با عنایت باین حقیقت ، علاقه فزاینده ای در توسعه تئوریک سیستمهای دینامیکی هوشمند که مبتنی بر داده های تجربی هستند ، ایجاد شده است .“ شبکه های عصبی مصنوعی “ جزء این دسته از سیستمهای دینامیکی قرار دارند که با پردازش روی داده های تجربی دانش یا قانون نهفته در ورای داده ها را به ساختار شبکه منتقل میکند . به همین خاطر به این سیستمها هوشمند گویند چرا که بر اساس محاسبات روی داده های عددی یا مثالها قوانین کلی را فرا میگیرند . این سیستمهای مبتنی بر هوش محاسباتی سعی در مدلسازی ساختار نرو -سیناپتیکی مغز بشر دارند .

اسلاید ۲ :

انگیزه های بیولوژیکی

تحقیقات و علاقه مندی به شبکه های عصبی از زمانی شروع شد که مغز به عنوان یک سیستم دینامیکی با ساختار موازی و پردازشگری کاملاً مغایر با
پردازشگرهای متداول شناخته شد . مغز به عنوان یک سیستم پردازش اطلاعاتی با ساختار موازی از ۱۰۰ تریلیون نرونهای به هم مرتبط تشکیل شده است . نرونها ساده ترین واحد ساختاری سیستمهای عصبی هستند. بافتهایی که عصب نامیده می شوند ، اجتماعی از نرونها می باشند . این نرونها اطلاعات و پیامها را از یک قسمت بدن به قسمت دیگر منتقل میکنند .
بیشتر نرونها از سه قسمت اساسی تشکیل شده اند :
۱) بدنه سلول که شامل هسته و قسمتهای حفاظتی دیگر میباشد.
۲) دندریت
۳) اکسون
که دوتای آخر عناصر ارتباطی نرون را تشکیل می دهند .
پیامهای عصبی تنها بصورت یکطرفه حرکت می کنند : از دندریتها به بدنه سلول و سپس به اکسون.

اسلاید ۳ :

تشابه شبکه های مصنوعی و بیولوژیکی در این است که دستگاه های محاسباتی خیلی ساده ای هستند و ارتباطات بین نرونها عملکرد شبکه را تعیین می کند.
شبکه های عصبی مصنوعی با وجود اینکه با سیستم عصبی طبیعی قابل مقایسه نیستند ، ویژگیهایی دارند که آنها را در بعضی از کاربردها مانند تفکیک الگو ، رباتیک ، کنترل ، و به طور کلی در هر جا که نیاز به یاد گیری یک نگاشت خطی و یا غیر خطی باشد ، ممتاز می نماید . این ویژگیها به شرح زیر هستند:

۱- قابلیت یادگیری
۲- پردازش اطلاعات  به صورت متن
۳- قابلیت تعمیم
۴- پردازش موازی
۵- مقاوم بودن

اسلاید ۴ :

۱-قابلیت یادگیری
قابلیت یادگیری یعنی توانایی تنظیم پارامترهای شبکه(وزنهای سیناپتیکی) در مسیر زمان که محیط شبکه تغییر می کند و شبکه شرایط جدید را تجربه می کند ، با این هدف 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 کار آمد باشد.

۲- پردازش اطلاعات به صورت متن
۳-قابلیت تعمیم
۴-پردازش موازی
۵- مقاوم بودن

اسلاید ۵ :

۱- قابلیت یادگیری
۲-پردازش اطلاعات به صورت متن
رابطه یک به یک بین ورودیها و وزن های سیناپتیکی وجود ندارد . می توان گفت که هر وزن سیناپسی مربوط به همه ورودیها است ولی به هیچ یک از آنها به طور منفرد و مجزا مربوط نیست . به عبارت دیگر هر نرون در شبکه از کل فعالیت سایر نرونها متاثر می باشد . در نتیجه اطلاعات به صورت متن توسط شبکه های عصبی پردازش می شود . بر  این اساس چنانچه بخشی از سلولهای شبکه حذف شوند و یا  عملکرد غلط داشته باشند باز هم احتمال رسیدن به پاسخ صحیح وجود دارد . اگر چه این احتمال برای تمام ورودیها کاهش یافته ولی برای هیچ یک از بین  نرفته است .
۳-قابلیت تعمیم
۴- پردازش موازی
۵- مقاوم بودن

اسلاید ۶ :

۱- قابلیت یادگیری
۲-پردازش اطلاعات به صورت متن

۳-قابلیت تعمیم
پس از آنکه مثالهای اولیه به شبکه آموزش داده شد ، شبکه می تواند در مقابل یک ورودی آموزش داده نشده قرار گیرد و یک خروجی مناسب ارائه نماید . این خروجی بر اساس مکانیزم تعمیم که همانا چیزی جز پروسه درونیابی نیست بدست می آید. به عبارت روشنتر شبکه  تابع را یاد می گیرد ، الگوریتم را می آموزد و یا رابطه تحلیلی مناسبی را برای تعداد نقاط در فضا بدست می آورد.

۴-پردازش موازی
۵- مقاوم بودن

اسلاید ۷ :

۱- قابلیت یادگیری
۲-پردازش اطلاعات به صورت متن
۳- قابلیت تعمیم

۴-پردازش موازی
هنگامی که شبکه عصبی در قالب سخت افراز پیاده می شود ، سلولهایی که در یک تراز قرار می گیرند ، می توانند به طور همزمان به ورودیهای آن تراز پاسخ دهند.
این ویژگی باعث افزایش سرعت پردازش می شود . در واقع در چنین سیستمی وظیفه کلی پردازش بین پردازنده های کوچکتر مستقل از یکدیگر توزیع می گردد.

۵-مقاوم بودن

اسلاید ۸ :

۱-قابلیت یادگیری
پردازش اطلاعات به صورت متن
۳-قابلیت تعمیم
۴- پردازش موازی

۵-مقاوم بودن
در یک شبکه عصبی هر سلول به طور مستقل عمل می کند و رفتار کلی شبکه برآیند رفتارهای محلی سلولهای متعددی است. این ویژگی باعث می شود تا خطاهای محلی از چشم خروجی نهایی بدور بمانند . به عبارت دیگر سلول ها در یک روند همکاری خطاهای محلی یکدیگر را تصحیح می کنند . این خصوصیت باعث افزایش قابلیت مقاوم بودن در سیستم می گردد .

اسلاید ۹ :

کاربرد شبکه های عصبی

کاربرد شبکه های عصبی حوزه وسیعی از مسائل در زمینه های مختلف فنی و مهندسی و اجتماعی از قبیل سیستمهای هوا فضا ، وسائل اتوماتیک خانگی ،بانکداری ،الکترونیک ، صنایع دفاعی ، وسائل سرگرم کننده ، پزشکی ، صدا و تصویر ، روباتها ، ارتباط راه دور، سیستمهای حمل و نقل و ; را در بر خواهد گرفت.
آنچه که شبکه های عصبی را در آینده محبوبتر خواهد نمود سرعت محاسباتی بالای کامپیوترها و الگوریتم های یادگیری سریعتر است که استفاده بیشتر از شبکه های عصبی را در مسائل صنعتی با محاسبات زیاد الزامی می نماید .

اسلاید ۱۰ :

مدل تک ورودی
یک نرون کوچکترین واحد پردازشگر اطلاعات است. شکل زیر ساختار یک نرون تک ورودی را نشان می دهد اسکالرهای p وa به ترتیب ورودی و خروجی می باشند .