342000
پاورپوینت
130560
کاربر
2369700
دانلود فایل
ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات / Powerpoint / دانلود پاورپوینت معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی(کد13109)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی(کد13109)
شناسه محصول و کد فایل : 13109
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
هزینه فایل : 105000 : 54000 تومان
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت آشنایی با استراتژی اقیانوس آبی و بررسی اثرات ناشی از آفرینش اقیانوس های آبی (کد13123)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی عوامل افت تحصيلي در دانش‌آموزان و ارزیابی رابطه اختلالات عاطفي و ناتوانيهاي يادگيري (کد13121)
دانلود پاورپوینت آشنایی با نکات بهداشتی جهت رعایت بهداشت و جلوگیری ازآلودگی دربخش آزمایشگاه (کد13120)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی تقسیم بندی های مختلف تعیین موقعیت و روشهای اصلی مطرح برای آن (کد13118)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی راهکار های كاهش خطر انتقال مايكوباكتريوم توبركلوزيس در واحد هاي بهداشتي درماني (کد11317)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی(کد13109)
دانلود پاورپوینت معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی
\nشبکه های عصبی زیستی و مصنوعی
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\nآشنایی با شبکه های عصبی زیستی
\nمعرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)
\nمبانی شبکه های عصبی مصنوعی
\nتوپولوژی شبکه
\nنرم افزارهای شبکه های عصبی
\nمقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی
\nفرآیند یادگیری شبکه
\nتجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی
\nایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
\nمهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
\nشبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
\nمعایب شبکه های عصبی مصنوعی
\nکاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nنرم افزارهای شبکه های عصبی\n\nنرم افزارهایی برای شبیه سازی ،مطالعه و تحقیق سیستمهای عصبی زیستی و گسترش شبکه های عصبی مصنوعی وAdaptive system ها .\n\nشبیه سازها: نرم افزارهایی برای شبیه سازی رفتار شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی که به صورت مستقل عمل می کنند و قادرند فرآیند آموزش شبکه ی عصبی را به شکل تصویری نمایش دهند.\n\nشبیه سازهای تحقیقاتی :برای مطالعه ی الگوریتم ها و ساختارهای شبکه ی عصبی که به فهم بهتر رفتارها و خصوصیات شبکه ی عصبی کمک می کنند.(مطالعه ی ویژگی های شیمیایی و زیستی بافتهای عصبی و پالس های الکترومغناطیسی بین نورونها).\n\n \n\nرایجترین شبیه سازهای ANN ها :\n\n \n\nSNNS(stuttgart neural network simulator),PDP++(parallel distribution processing),JavaNNS\n\nرایجترین شبیه سازهای شبکه های زیستی:\n\nXNBC,BNN ToolBox\n\n \n\nنرم افزارهای شبکه های عصبی\n\nشبیه سازهای آنالیز داده :علی رغم دسته ی اول ،کاربردهای عملی شبکه های عصبی را مطالعه می کنند.استفا ده از آنها نسبتا ساده است در عوض تواناییهاشان محدود است . بر روی Data miningوپیش بینی ها کار می کنند.\n\nبعضی از آنها عبارتند از:\n\nMicrosoft Excel,Matlab\n\nDevelopment Environment ها:برای گسترش و آرایش شبکه های عصبی به کار می روند.\n\nرایج ترین نرم افزارهای این دسته عبارتند از:\n\nMathWorks NN ToolBox,GBlearn2\n\nمقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی\n\nمدل سازی کلاسیک:\n\nاین مدل از نخستین قدم خطای بزرگی مرتکب می شود که فقط در سیستمهای ساده (خطی یا نزدیک به خطی )قابل صرفنظر است و آن محاسبه ی شاخصهای تمایل به مرکز و پراکندگی است که به این ترتیب راهمیت فردی تک تک داده ها از بین می رود و در نتیجه سیستم قادر به کشف پیچیدگی ها نخواهد بود.\n\nمدل سازی شبکه ی عصبی :\n\nدر این مدل هر یک از کانالهای ورودی دارای یک ضریب عددی هستند که وزن سیناپسی نامیده می شود.شدت تحریک الکتریکی در این ضریب ضرب می شود و به جسم سلولی می رسد.\n\nاگر مجموع تحریکات وارد به جسم سلولی به حد آستانه ی خاصی رسیده باشد،نورون شلیک می کند و در مسیرهای خروجی جریان الکتریکی ثابتی را ایجاد می کند.تحریکات لایه ی ورودی به یک یا چند لایه ی واسط می رود .ادامه ی جریان تحریکات در این لایه ها طوری هدایت میشود که پیچیدگیهای تاثیرات جریان ورودی را شبیه سازی می کند .سپس تحریکات به لایه ی خروجی می روند که هدف نهایی ماست.\n\nمدل سازی شبکه ی عصبی(ادامه...)\n\nاگر هدف پیشگویی کمی باشد ،مجموع تحریکات آخرین عصب خروجی ،آن عدد خواهد بود.\n\nاگر هدف طبقه بندی باشد ،فعالیت یا عدم فعالیت (on یا off بودن)نورونهای لایه ی آخر نمایانگر این امر خواهد بود .مثلا شلیک نورون خروجی(فعال بودن آن)نشانگر حضور بیماری و خاموش بودن آن نشانه ی سلامتی است.\n\nسیستم شبکه ی عصبی در فرآیند یادگیری طوری وزنهای سیناپسی را تغییر می دهد که بتواند با هر سری تحریکات ورودی (یعنی داده های هر نمونه)جریان خروجی مناسب(پاسخ R)را تولید کند.\n\nچگونگی ریاضی این تغییر وزنها ظریفترین بخش مکانیسم عملکرد شبکه است.\n\nفرآیند یادگیری شبکه\n\nوظیفه ی شبکه های عصبی یادگیری است.تقریبا چیزی شبیه به یادگیری کودک خردسال.\n\nانواع آموزش شبکه:\n\nیادگیری تحت نظارت(یا supervised ) : با تمرکز روی یک موضوع خاص و ارائه ی مثالهای مختلفی از آن صورت می گیرد .شبکه اطلاعات ورودی و مثال ها را تجزیه و تحلیل خواهد کرد به طوری که پس از مدتی قادر خواهد بود یک نوع جدید از آن دسته مثال ها را که قبلا هرگز ندیده بود شناسایی کند.\n\nیادگیری بدون نظارت(یا unsupervised ) :یادگیری سطح بالاتری است که کاربرد آن امروزه کمتر است.\n\nیادگیری تقویتی(یا reinforcement):\n\nمدل پنهانی مارکوف(MDP):اجزای اصلی یک مدل مارکوف عبارتند از :مجموعه ی حالتها،مجموعه ی عملها،گذرها،ارزش افزوده ی فوری هر عمل\n\nتجزیه و تحلیل داده ها توسط ANN ها\n\nشبکه ی عصبی مدتی ”فکر“ می کند،داده های موجود را ”تجزیه و تحلیل“ می کند،روابط پیچیده ی بین پارامترها را ”کشف“ کرده و جوابی با دقت قابل قبول ارائه می دهد.در اینجا هیچ خبری از تستهای پیچیده ی آماری نیست.\n\nایده ی اصلی عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی\n\nهر گره دارای دو وضعیت فعال و غیرفعال است(صفر یا یک) و هر یال نیز دارای یک وزن میباشد (شکل 2). یال‌های با وزن مثبت بین دو گره تا گره فعال دیگری را تحریک می‌کنند و یال‌های با وزن منفی بین دو گره، گره فعال دیگری را غیر فعال می‌سازند.\n\n \n\nنحوه عملکرد شبکه بدین صورت است که ابتدا یک گره به تصادف انتخاب میشود. اگر یک یا بیشتر از همسایههای آن گره فعال بودند جمع وزن‌دار یال‌های منتهی به آن گرهها حساب میشود. اگر این جمع مثبت بود گره فعال میشود و در غیر این صورت گره مذکور غیرفعال باقی خواهد ماند. سپس مجددا یک گره دیگر به تصادف انتخاب شده و همین عملیات آنقدر تکرار میشود تا شبکه به یک حالت پایدار برسد.\n\n \n\nتز اصلی هاپفیلد : از هر حالت ابتدایی و با هر وزنی از یال‌ها که شروع کنیم، شبکه در نهایت به حالت پایدار خواهد رسید.\n\n \n\nمهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر\n\nیکی از مهم‌ترین تفاوت‌های حافظه انسان با حافظه کامپیوتر در نوع آدرس دهی این دو نوع حافظه میباشد. در حافظه کامپیوتر اساس کار بر پایه آدرس خانههای حافظه یا آدرس اطلاعات بر روی حافظه دائم میباشد. به عنوان مثال برای دستیابی به یک تصویر یا متن خاص، باید آدرس حافظه یا فایل مربوط به آن تصویر یا متن را داشته باشید. اما با داشتن خود تصویر یا متن نمی‌توانید به سادگی آدرس حافظه مربوطه را بیابید (البته به این معنی که این کار با یک قدم قابل انجام نیست، وگرنه میتوانید تصویر یا متن مورد نظر را با تمام موارد موجود در حافظه مقایسه کرده و در صورت تطبیق آدرس را بیابید. ناگفته پیداست که انجام چنین کاری بسیار زمان بر و پر هزینه میباشد).\n\n \n\n \n\nاما به سازوکار همین عمل در ذهن انسان دقت کنید. با دیدن یک تصویر ناقص اغلب بلافاصله کامل آنرا به خاطر می‌آورید یا با دیدن تصویر یک شخص سریعا نام او را می‌گویید، یا با خواندن یک متن سریعا تمامی مطالب مربوط به آن را به ذهن می‌آورید. در واقع ذهن انسان یک نوع حافظه آدرس‌دهی شده بر اساس محتواست (Content Addressable Memory). همانگونه که از این نام مشخص است در این نوع حافظه، با دادن محتوای یک خانه حافظه، بلافاصله آدرس آن به عنوان خروجی داده میشود.\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
