پروژه پاورپوینت تحلیل و بررسی شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌سازی یادگیری و الگوریتم پس‌انتشار

خلاصه ای از پروژه:

📥 **شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم پس انتشار**

این پروژه به بررسی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) می‌پردازد که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. شبکه‌های عصبی با توانایی پردازش موازی و فراگیری از طریق مثال، کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت دارند. در مدلسازی شبکه‌های عصبی، توجه به ساختار موازی مغز و توانایی فراگیری آن از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

توضیحات محصول: این فایل، یک پروژه جامع در زمینه شبکه‌های عصبی مصنوعی است که به بررسی مبانی بیولوژیکی، ساختار نورون‌های مصنوعی، انواع شبکه‌های عصبی (پیش‌خور، بازخوردی، بدون نظارت)، و الگوریتم پس انتشار (BP) می‌پردازد. این پروژه شامل توضیحات مفصل، معادلات ریاضی، و مثال‌های عملی برای درک بهتر مفاهیم است.

🎯 **مناسب برای:** دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده، و سایر رشته‌های مرتبط که به دنبال درک عمیق‌تر شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن هستند. همچنین، این پروژه برای محققان و متخصصانی که در این زمینه فعالیت می‌کنند نیز مفید خواهد بود.

📂 **ویژگی‌های فایل:**

* **محتوا:** شامل مبانی بیولوژیکی شبکه‌های عصبی، مدل‌سازی نورون‌های مصنوعی، انواع شبکه‌های عصبی، الگوریتم پس انتشار (BP) با توضیحات گام به گام و مثال‌های عملی.
* **مزایا:** درک عمیق‌تر مفاهیم شبکه‌های عصبی، آشنایی با الگوریتم پس انتشار و نحوه عملکرد آن، قابلیت استفاده در پروژه‌های دانشجویی و تحقیقاتی، و منبعی ارزشمند برای یادگیری و توسعه در این زمینه.

شبکه‌های عصبی مصنوعی از لایه‌های مختلفی تشکیل شده‌اند، از جمله لایه ورودی، لایه‌های پنهان، و لایه خروجی. هر لایه شامل تعدادی نورون است که با وزن‌های مختلف به یکدیگر متصل شده‌اند. یادگیری در شبکه‌های عصبی به معنای تعدیل این وزن‌ها به گونه‌ای است که شبکه بتواند خروجی مناسب را تولید کند.

الگوریتم پس انتشار (BP) یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری در شبکه‌های عصبی است که برای آموزش شبکه‌های چندلایه استفاده می‌شود. این الگوریتم شامل دو مسیر اصلی است: مسیر رفت (انتشار ورودی) و مسیر برگشت (به‌روزرسانی وزن‌ها). در مسیر رفت، ورودی به شبکه اعمال می‌شود و خروجی تولید می‌شود. در مسیر برگشت، خطا محاسبه شده و وزن‌ها به‌روزرسانی می‌شوند تا خطا کاهش یابد.

انتخاب مقادیر اولیه وزن‌ها و ثابت یادگیری (η) نقش مهمی در همگرایی سریع الگوریتم BP دارد. مقادیر کوچک تصادفی برای وزن‌ها و یک مقدار مناسب برای ثابت یادگیری توصیه می‌شود. ثابت یادگیری نباید خیلی بزرگ یا خیلی کوچک باشد، زیرا می‌تواند باعث واگرایی یا کندی یادگیری شود.

با دانلود این پروژه آماده دانشجویی، به کامل‌ترین آرشیو پروژه‌های آماده دسترسی پیدا کنید و با دانلود آسان و سریع، پروژه‌های آماده برای استفاده را در اختیار داشته باشید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

شبکه‌های عصبی

– ساختار موازی مغز
– توان فراگیری مغز

– مبنای بیولوژیکی عصبی
– نورون‌های مصنوعی
– شبکه های عصبی مصنوعی
– لایه ورودی
– لایه پنهان (میانی)
– لایه خروجی
– انواع شبکه‌های عصبی (از نظر ساختار)
– شبکه پیش‌خور
– شبکه بازخوردی
– شبکه بدون نظارت
– کاربردهای شبکه‌های عصبی
– تقریب تابع
– دسته‌بندی الگوها
– یادگیری
– یادگیری نظارتی
– یادگیری تشدیدی
– یادگیری خود سازمان‌ده (نظارتی)
– الگوریتم پس انتشار (BP)
– مسیر اول (رفت)
– مسیر دوم (برگشت)
– مراحل الگوریتم پس انتشار
– مرحله 1: مقادیر اولیه ضرایب وزنی
– مرحله 2: ورودی‌ها و خروجی‌های مطلوب
– مرحله 3: خروجی هر لایه
– مرحله 4: محاسبه خطای خروجی (تعمیم قانون دلتا)
– مثال یادگیری تابع با الگوریتم پس انتشار
– مرحله 1: مقادیر اولیه ضرایب وزنی
– مرحله 2: محاسبه خروجی لایه پنهان و خروجی شبکه
– مرحله 3: محاسبه خطای خروجی
– مرحله 4: به‌روزرسانی ضرایب وزنی
– انتخاب مقادیر اولیه
– انتخاب ثابت یادگیری