پروژه پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی مبانی، ساختار، یادگیری و الگوریتم پس‌انتشار خطا

خلاصه ای از پروژه:

شبکه‌های عصبی مصنوعی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند و در زمینه‌های مختلف تجاری کاربرد دارند. این شبکه‌ها دو ویژگی کلیدی مغز را تقلید می‌کنند: ساختار موازی که امکان پردازش همزمان اطلاعات را فراهم می‌کند و توانایی یادگیری از طریق مثال. این ویژگی‌ها به شبکه‌های عصبی اجازه می‌دهند تا الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.

واحد اصلی سازنده شبکه‌های عصبی، نورون مصنوعی است که بر اساس نورون‌های بیولوژیکی مغز مدل‌سازی شده است. هر نورون مصنوعی دارای چندین ورودی است که هر کدام با یک وزن خاص مرتبط هستند. این ورودی‌ها در یک ناحیه پردازشگر جمع می‌شوند و نتیجه از طریق یک تابع فعال‌سازی به خروجی نورون تبدیل می‌شود.

شبکه‌های عصبی مصنوعی از لایه‌های مختلف نورون‌ها تشکیل شده‌اند، از جمله لایه ورودی که داده‌ها را دریافت می‌کند، لایه‌های پنهان که پردازش اصلی را انجام می‌دهند و لایه خروجی که نتایج را ارائه می‌دهد. این شبکه‌ها می‌توانند به سه دسته اصلی تقسیم شوند: شبکه‌های پیش‌خور که در آن‌ها اطلاعات فقط در یک جهت جریان دارند، شبکه‌های بازخوردی که دارای ارتباطات برگشتی هستند و شبکه‌های بدون نظارت که در محیط‌های رقابتی عمل می‌کنند.

شبکه‌های عصبی برای اهداف مختلفی از جمله تقریب توابع و دسته‌بندی الگوها استفاده می‌شوند. یادگیری در این شبکه‌ها از طریق تعدیل وزن‌های ارتباطی بین نورون‌ها انجام می‌شود. سه نوع اصلی یادگیری وجود دارد: یادگیری نظارتی که در آن شبکه با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود، یادگیری تشدیدی که در آن شبکه بر اساس بازخورد عملکرد خود یاد می‌گیرد و یادگیری خودسازمان‌ده که در آن شبکه بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار الگوها را کشف می‌کند.

الگوریتم پس‌انتشار یکی از روش‌های رایج برای آموزش شبکه‌های عصبی است. این الگوریتم شامل دو مرحله است: یک مرحله رفت که در آن ورودی‌ها از طریق شبکه منتشر می‌شوند و یک مرحله برگشت که در آن خطا محاسبه و برای تنظیم وزن‌ها استفاده می‌شود. این فرآیند تا زمانی که خطا به حد قابل قبولی کاهش یابد، تکرار می‌شود.

به دنبال پروژه‌های دانشجویی برتر هستید؟ پروژه‌های آماده برای استفاده را به آسانی دانلود کنید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

1. مقدمه

2. مبنای بیولوژیکی عصبی
* نورون‌ها
* نورون‌های مصنوعی

3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
* لایه ورودی
* لایه پنهان (میانی)
* لایه خروجی

4. انواع شبکه‌های عصبی (از نظر ساختار)
* شبکه پیش‌خور
* شبکه بازخوردی
* شبکه بدون نظارت

5. کاربردهای شبکه‌های عصبی
* تقریب تابع
* دسته‌بندی الگوها

6. یادگیری
* یادگیری نظارتی
* یادگیری تشدیدی
* یادگیری خودسازمان‌ده (نظارتی)

7. الگوریتم پس انتشار (BP)
* مسیر اول (رفت)
* مسیر دوم (برگشت)
* مراحل الگوریتم پس انتشار
* انتخاب مقادیر اولیه ضرایب وزنی
* مشخص کردن ورودی‌ها و خروجی‌های مطلوب
* محاسبه خروجی برای هر لایه
* محاسبه خطای خروجی (تعمیم قانون دلتا)

8. مثال: یادگیری یک تابع با الگوریتم پس انتشار

9. انتخاب مقادیر اولیه (در الگوریتم BP)

10. انتخاب ثابت یادگیری

11. منابع