پروژه پاورپوینت تحلیل شبکه های عصبی مصنوعی یادگیری قابلیت‌ها پرسپترون و آموزش

خلاصه ای از پروژه:

📥 **شبکه‌های عصبی مصنوعی**

شبکه‌های عصبی مصنوعی یک روش کاربردی برای یادگیری انواع توابع، از جمله توابع با مقادیر حقیقی، گسسته و برداری است. این شبکه‌ها در برابر خطاها در داده‌های آموزشی مقاوم بوده و در مسائلی مانند شناسایی گفتار، شناسایی و تفسیر تصاویر و یادگیری ربات‌ها با موفقیت به کار گرفته شده‌اند.

توضیحات محصول: این پروژه به بررسی شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازد. شبکه‌های عصبی، روشی برای محاسبه بر اساس اتصال واحدهای پردازشی به هم پیوسته هستند. هر شبکه از تعدادی گره یا نرون تشکیل شده که ورودی را به خروجی مرتبط می‌کنند. این شبکه‌ها قابلیت محاسبه توابع، تقریب توابع ناشناخته، شناسایی الگو، پردازش سیگنال و یادگیری را دارند، حتی در صورت وجود خطا در داده‌های آموزشی.

🎯 **مناسب برای:**
* دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی و مهندسی برق
* محققان و علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
* افرادی که به دنبال درک عمیق‌تر از عملکرد و کاربردهای شبکه‌های عصبی هستند

📂 **ویژگی‌های فایل:**
* مقدمه‌ای جامع بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
* توضیح مفاهیم کلیدی مانند پرسپترون، قانون پرسپترون و قانون دلتا
* بررسی توابع بولی و نحوه نمایش آن‌ها با استفاده از پرسپترون‌ها
* شرح الگوریتم‌های یادگیری پرسپترون و قانون دلتا
* مقایسه روش‌های آموزش یکجا و افزایشی
* معرفی شبکه‌های چندلایه و واحدهای سیگموئید

این پروژه به بررسی پرسپترون‌ها می‌پردازد. پرسپترون یک واحد محاسباتی است که برداری از ورودی‌های با مقادیر حقیقی را دریافت کرده و یک ترکیب خطی از آن‌ها را محاسبه می‌کند. خروجی پرسپترون بر اساس مقایسه حاصل با یک مقدار آستانه تعیین می‌شود. یادگیری پرسپترون به معنای یافتن مقادیر درست برای وزن‌ها است و پرسپترون می‌تواند به عنوان یک سطح تصمیم در فضای n بعدی نمونه‌ها در نظر گرفته شود.

پرسپترون‌ها تنها قادر به یادگیری مثال‌هایی هستند که به صورت خطی جداپذیر باشند و نمی‌توانند توابعی مانند XOR را نمایش دهند. با افزودن بایاس، استفاده از شبکه‌های پرسپترون ساده‌تر می‌شود. وزن‌های یک پرسپترون واحد را می‌توان با استفاده از قانون پرسپترون یا قانون دلتا یاد گرفت.

قانون دلتا از الگوریتم gradient descent برای جستجو در فضای فرضیه وزن‌های ممکن استفاده می‌کند و پایه روش Back propagation است. این قانون برای پرسپترون‌های فاقد حد آستانه اعمال می‌شود و از تعریف خطا برای یافتن وزن‌هایی با حداقل خطا استفاده می‌کند. الگوریتم gradient descent در فضای وزن‌ها به دنبال برداری می‌گردد که خطا را حداقل کند.

با دانلود این پروژه آماده و دانشجویی، به کامل‌ترین آرشیو پروژه‌های آماده دسترسی پیدا کنید و از دانلود آسان و سریع پروژه‌های آماده برای استفاده بهره‌مند شوید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

شبکه های عصبی مصنوعی
– مقدمه
– شبکه عصبی چیست؟
– شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
– مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
– الهام از طبیعت
# Perceptron
– یادگیری یک پرسپترون
– توانائی پرسپترون
– توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد
– توابع بولی و پرسپترون
– اضافه کردن بایاس
– آموزش پرسپترون
– قانون پرسپترون
– قانون دلتا Delta Rule
– الگوریتم gradient descent
– بدست آوردن قانون gradient descent
– خلاصه یادگیری قانون دلتا
– مشکلات روش gradient descent
– تقریب افزایشی gradient descent
– مقایسه آموزش یکجا و افزایشی
# شبکه های چند لایه
– مثال
– یک سلول واحد
– تابع سیگموئید
– الگوریتم Back propagation
– الگوریتم BP
– انتشار به سمت جلو
– انتشار به سمت عقب
– شرط خاتمه
– محنی یادگیری
– مرور الگوریتم BP
– افزودن ممنتم
– قانون تغییر وزن
– قدرت نمایش توابع
– فضای فرضیه و بایاس استقرا
– قدرت نمایش لایه پنهان
– قدرت تعمیم و overfitting
– راه حل
– روشهای دیگر
– مثال: تشخیص ارقام
– شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟
# انواع اتصالات شبکه
– Feedforward networks
– Recurrent networks
# انواع مختلف یادگیری
– Supervised learning
– Reinforcement learning
– Unsupervised learning
# اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا
– The invariance problem
– The invariant feature approach
– The normalization approach
– The replicated feature approach
– Backpropagation with weight constraints
– Combining the outputs of replicated features
– The hierarchical partial invariance approach
– Le Net
– The architecture of LeNet5
– A brute force approach
– Making dumb backpropagation work really well for recognizing digits
– Problems with squared error
– Softmax