پروژه پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) مبانی، توپولوژی، نرم افزارها، کاربردها و تحلیل

خلاصه ای از پروژه:

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) از مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و از پردازنده‌های کوچک و متعددی تشکیل شده‌اند که به صورت شبکه‌ای و موازی برای حل مسائل پیچیده عمل می‌کنند. در این شبکه‌ها، ساختار داده‌ای به نام گره (node) طراحی می‌شود که عملکردی مشابه نورون‌های زیستی دارد. با ایجاد شبکه‌ای از این گره‌ها و اعمال الگوریتم‌های آموزشی، شبکه آموزش داده می‌شود.

هر گره در شبکه عصبی دارای دو حالت فعال (1) یا غیرفعال (0) است و هر اتصال بین گره‌ها (سیناپس) دارای یک وزن است. وزن‌های مثبت باعث تحریک و فعال شدن گره‌های بعدی می‌شوند، در حالی که وزن‌های منفی باعث مهار یا غیرفعال شدن آنها می‌شوند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی از سه بخش اصلی تشکیل شده‌اند: سیستم تجزیه و تحلیل داده‌ها، نورون یا سلول عصبی، و قانون کار گروهی نورون‌ها (شبکه). این شبکه‌ها حداقل از دو جنبه شبیه مغز انسان هستند: دارای مرحله یادگیری و استفاده از وزن‌های سیناپسی برای ذخیره دانش.

یک شبکه عصبی باید قادر به طبقه‌بندی الگوها، کوچک بودن به اندازه کافی برای واقع‌گرایانه بودن از نظر فیزیکی، قابل برنامه‌ریزی و دارای قدرت یادگیری از طریق آموزش باشد. همچنین، اطلاعات در سیناپس‌ها ذخیره شده و هر نورون به طور بالقوه از کل فعالیت سایر نورون‌ها تأثیر می‌پذیرد.

شبکه‌های عصبی سیستم‌های ریاضی یادگیر غیرخطی هستند که از روش کار مغز انسان الگوبرداری شده‌اند. این شبکه‌ها برخلاف کامپیوترهای رقومی، نیازمند دستورات صریح و مشخص نیستند، بلکه مانند انسان قابلیت یادگیری از طریق مثال‌های مشخص را دارند. هر شبکه عصبی سه مرحله آموزش، اعتبار سنجی و اجرا را پشت سر می‌گذارد.

کوچک‌ترین واحد یک شبکه عصبی مصنوعی نورون است که از دو بخش تابع ترکیب و تابع انتقال تشکیل شده است. تابع ترکیب ورودی‌ها را ترکیب و یک عدد تولید می‌کند، در حالی که تابع انتقال (تابع تحریک) تا زمانی که ورودی‌های ترکیب شده به یک حد آستانه نرسند، مقدار خروجی کوچکی تولید می‌کند.

توپولوژی شبکه، وضعیت نسبی سلول‌ها در شبکه (تعداد، گروه‌بندی و نوع اتصالات) را تعیین می‌کند. توپولوژی شامل یک لایه ورودی برای دریافت اطلاعات، لایه‌های مخفی برای پردازش اطلاعات و یک لایه خروجی برای ارائه نتایج است. نرم‌افزارهای مختلفی برای شبیه‌سازی، مطالعه و تحقیق سیستم‌های عصبی زیستی و گسترش شبکه‌های عصبی مصنوعی وجود دارند.

به دنبال پروژه‌های آماده و دانشجویی با کامل‌ترین آرشیو هستید؟ با دانلود آسان و سریع، پروژه‌های آماده برای استفاده را همین حالا دریافت کنید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی (ANNها)
ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
معایب شبکه های عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
مبانی شبکه های عصبی مصنوعی
مدل ریاضی یک نورون
توپولوژی شبکه
FeedForward topology
Recurrent topology
نرم افزارهای شبکه های عصبی
شبیه سازها
شبیه سازهای تحقیقاتی
رایجترین شبیه سازهای ANN ها
رایجترین شبیه سازهای شبکه های زیستی
شبیه سازهای آنالیز داده
Development Environment ها
رایج ترین نرم افزارهای این دسته
مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی
مدل سازی کلاسیک
مدل سازی شبکه ی عصبی
فرآیند یادگیری شبکه
انواع آموزش شبکه
یادگیری تحت نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
مدل پنهانی مارکوف(MDP)
تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی