دانلود پاورپوینت مروری کلی بر شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)

شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی یکی از پرکاربردترین و پیچیده ترین مدل های یادگیری ماشین است که بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده است. این شبکه ها از یک سری از واحدهای پردازشی که به عنوان نورون ها شناخته می شوند تشکیل شده اند. هر نورون ورودی های خود را از نورون های دیگر دریافت کرده و با استفاده از وزن ها و توابع فعال سازی، این ورودی ها را پردازش کرده و خروجی مورد نظر را تولید می کند.

این پاورپوینت در 86 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 3 آن قرار داده شده است:

شبکه های عصبی مصنوعی به دلیل قابلیت یادگیری، تطبیق پذیری و قابلیت تعمیم بالا برای حل مسائل پیچیده مورد استفاده قرار می گیرند. این شبکه ها می توانند الگوهای پیچیده را تشخیص داده و پیش بینی های دقیق در زمینه های مختلف از جمله تصویربرداری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو، تحلیل داده ها و … ارائه دهند.

شبکه های عصبی مصنوعی به دلیل ساختار پیچیده و نیاز به داده های بسیار زیاد برای آموزش، نقاط ضعف خود را دارند. علاوه بر این، تفسیر پذیری خروجی های این شبکه ها نسبت به مسائل پیچیده ممکن است دشوار باشد. اما با توجه به پتانسیل بالای آنها در حل مسائل پیچیده، تحقیقات بسیار زیادی بر روی بهبود عملکرد و کاربردهای مختلف آن ها صورت گرفته است.

در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 60 این پاورپوینت قرار داده شده است:

در نتیجه، این شبکه ها به عنوان یک ابزار قدرتمند در حل مسائل پیچیده و پردازش داده های بزرگ شناخته می شوند و احتمالاً در آینده نقش بسیار مهم تر و گسترده تری در صنایع مختلف خواهند داشت.

فهرست فایل دانلودی:

مقدمه

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

الهام از طبیعت

Perceptron

توانائی پرسپترون

توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد

و …