پروژه پاورپوینت شبکه‌های عصبی تاریخچه، عملکرد، کاربردها و چالش‌ها

خلاصه ای از پروژه:

شبکه‌های عصبی، روشی محاسباتی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها از واحدهای پردازشی متعددی تشکیل شده‌اند که به هم متصل هستند و ورودی‌ها را به خروجی‌ها مرتبط می‌کنند. ایده اولیه این شبکه‌ها به بررسی عملکرد نورون‌های بیولوژیکی در دهه‌های 1930 و 1940 باز می‌گردد و با ارائه مدل‌های ساده‌ای از عملکرد نورون‌ها توسط محققان، پایه‌گذاری شد. پس از اختراع کامپیوترهای دیجیتال، این مدل‌ها توسعه یافتند و به شکل پرسپترون‌ها درآمدند.

با وجود محدودیت‌های سخت‌افزاری و نظری در ابتدا، پیشرفت‌های بعدی، به ویژه ابداع روش پس انتشار خطا، امکان توسعه شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر و کاربردی‌تر را فراهم کرد. شبکه‌های عصبی بیولوژیکی، به ویژه مغز انسان، به عنوان الگو و منبع الهام برای ساخت کامپیوترها و سیستم‌های هوشمند عمل می‌کنند. مغز انسان با داشتن میلیاردها نورون که به هم متصل هستند، قادر است اطلاعات را به صورت موازی پردازش کرده و الگوها را شناسایی کند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی از این سیستم‌های یادگیری طبیعی الهام می‌گیرند. یک پرسپترون، به عنوان یک واحد محاسباتی اساسی، ورودی‌های با مقادیر حقیقی را دریافت کرده و با استفاده از یک ترکیب خطی و مقایسه با یک آستانه، خروجی را تعیین می‌کند. رواج استفاده از شبکه‌های عصبی در دهه‌های اخیر به دلیل افزایش قدرت محاسباتی، درک بهتر ارتباط بین شبکه‌های عصبی و روش‌های آماری، خودکار شدن سیستم‌های عملیاتی و تمرکز بر کاربردهای عملی بوده است.

این شبکه‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند تحلیل بازار، ارزیابی ملک و پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ارزیابی ملک، شبکه‌های عصبی می‌توانند با تقلید از یک ارزیاب انسانی، ارزش بازار ملک را بر اساس ویژگی‌های مختلف آن محاسبه کنند. برای ساخت یک مدل شبکه عصبی، باید مشخصه‌های ورودی و خروجی را تعیین کرد، داده‌ها را در یک بازه کوچک تبدیل کرد، یک ساختار مناسب برای شبکه ایجاد کرد، شبکه را با داده‌های آموزشی آموزش داد، و اعتبار و کیفیت آن را ارزیابی کرد.

یکی از چالش‌های مهم در استفاده از شبکه‌های عصبی، کاهش کارایی مدل در طول زمان است. برای مقابله با این مشکل، می‌توان شبکه را با داده‌های جدید آموزش داد یا نمونه‌های قدیمی را حذف کرد. عملکرد خوب یک شبکه عصبی به کیفیت مجموعه آموزشی آن بستگی دارد. توابع فعال‌سازی، مانند توابع سیگموئید و خطی، نقش مهمی در تبدیل ورودی‌ها به خروجی‌ها دارند. لایه‌های پنهان و لایه خروجی نیز اجزای اصلی یک شبکه عصبی هستند. روش پس انتشار خطا و الگوریتم‌های مختلفی مانند گرادیان مزدوج برای آموزش شبکه‌ها استفاده می‌شوند.

به دنبال پروژه‌های دانشجویی برتر هستید؟ همین حالا پروژه‌های آماده برای استفاده را به آسانی دانلود کنید و در زمان خود صرفه‌جویی کنید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

1. تاریخچه
* بررسی عملکرد نورون های بیولوژیک قبل از اختراع کامپیوترهای دیجیتال
* مدل ساده عملکرد نورون های بیولوژیک (مک کالچ و پیتس)
* ایجاد مدل هایی بنام پرسپترون (Perceptron)
* موفقیت محدود در شبکه های اولیه
* ابداع روش پس انتشار خطا (هاپفیلد)
2. شبکه عصبی چیست؟
3. الهام از طبیعت
4. Perceptron
5. عوامل رواج استفاده از شبکه های عصبی در دهه 1980
6. کاربردهای داده کاوی – آنالیز بازار
* Target marketing
* Cross-market analysis
* Customer profiling
* آنالیز نیازهای مشتریان
7. کاربرد شبکه های عصبی در مسئله ارزیابی ملک
8. مراحل ساختن یک مدل
* تشخیص مشخصه های ورودی و خروجی
* تبدیل ورودی و خروجی ها در یک بازه کوچک
* ایجاد شبکه با یک ساختار مناسب
* آموزش شبکه با مجموعه داده های آموزشی
* اعتبار سنجی
* ارزیابی شبکه با آزمون جهت بررسی کیفیت
* بکارگیری مدل در شبکه جهت پیش بینی متناظر با ورودیهای نامعلوم
9. نکته مهم
10. تابع فعالسازی (Activation Function)
* تابع ترکیب
* تابع تبدیل
* توابع خطی
* توابع سیگموئید
11. لایه پنهان (Hidden Layer)
12. اریبی یا بایاس
13. لایه خروجی (Output Layer)
14. پس انتشار خطا
* قانون دلتای تعمیم یافته
15. الگوریتم های کاربردی برای آموزش شبکه ها
* الگوریتم Gradient Descent
* مشکلات روش Gradient Descent
16. انتخاب مجموعه آموزشی
* پوشش دهی مقادیر برای تمامی مشخصه ها
* تعداد مشخصه ها و اندازه مجموعه آموزشی
* تعداد خروجی ها
17. آماده سازی داده ها
* مشخصه هایی با مقادیر پیوسته
* مشخصه هایی با مقادیر مرتب، گسسته (صحیح)
* مشخصه هایی با مقادیر دسته ای
* کار با مشخصه هایی با مقادیر دسته ای
18. تفسیر نتایج
19. شبکه های عصبی و سری های زمانی
20. چگونه بفهمیم درون یک شبکه عصبی چه می گذرد؟
21. تطبیق های خودسازمانده
22. جمع بندی
23. نمونه سؤال