دانلود پاورپوینت مقدمه های بر شبکههای عصبی و الگوریتم‌های تکاملی و بررسی تکامل شبکههای عصبی مصنوعی

\n

Evolving Artificial Neural Networks

\n

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

مقدمه های بر شبکههای عصبی و الگوریتم‌های تکاملی و بررسی تکامل شبکههای عصبی مصنوعی

\n

Evolving Artificial Neural Networks

\n

فهرست مطالب

\n

شمای کلی از شبکه های عصبی تکاملی

\n

ANNها:

\n

EAها:

\n

EANNها:

\n

تکامل وزن های ارتباطی

\n

مقایسه بین یادگیری تکاملی و یادگیری بر پایه گرادیان

\n

تکامل معماری شبکه عصبی

\n

تکامل همزمان معماری ووزن های اتصالی

\n

تکامل همزمان معماری ووزن های اتصالی (EPNet)

\n

تکامل قوانین یادگیری

\n

شبه کد تکامل قوانین یادگیری

\n

تکامل قوانین یادگیری

\n

ترکیب های دیگر:تکامل ویژگی های ورودی

\n

نتیجه گیری: یک چارچوب کلی برای EANN ها

\n

\n \n\n \n\n

---

\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nتکامل معماری شبکه عصبی\n\nتفاوت اصلی روش مستقیم با روش غیر مستقیم\n\nمعماری اولیه\n\nدیگر بازنماییها\n\nهر لایه مخفی = یک فرد در جامعه\n\nمحدودیت ها\n\nفقط در شبکه های پیشرو کاربرد دارد\n\nوجود نودهایی مخفی با قابلیت یکسان\n\nتکامل معماری شبکه عصبی\n\nتکامل توابع انتقال\n\nتکامل نسبت تابع سیگموید و گوسین\n\nاستفاده از برنامه نویسی تکاملی برای تکامل شبکه هایی با نودهای سیگمویدی و گوسین\n\nتکامل همزمان معماری ووزن های اتصالی\n\nمشکل تکامل معماری بدون وزن های اتصالی: ارزیابی نویزی fitness\n\nدو شبکه عصبی بامعماری یکسان ممکن است fitness متفاوت داشته باشند.\n\nمنابع اصلی نویز:\n\nمقداردهی تصادفی وزن ها\n\nالگوریتم های آموزشی\n\nراه حل :\n\nگنجاندن اوزان شبکه عصبی همراه بامعماری آن درکروموزوم\n\nتکامل همزمان معماری ووزن های اتصالی\n\nانتخاب عملگرجستجودرEA برای تکامل ANN .\n\nاستفاده ازcrossover متناقض با ایده اصلی ANN است.\n\nعلت: عدم وجود building block (واحدسازنده) به دلیل نمایش توزیعی دانش درANN.\n\nاگرANNازنمایش محلی مانندشبکه های  RBFاستفاده کند: crossover یک                    عملگربسیارمفیداست.\n\nتکامل همزمان معماری ووزن های اتصالی (EPNet)\n\nتکامل قوانین یادگیری\n\nطراحی قوانین یادگیری به نوع معماری بستگی دارد.\n\nآنچه ازیک ANN انتظار می رود: توانایی اش برای تنظیم قوانین یادگیری برطبق معماری و وظیفه ای است که باید انجام دهد.\n\nیک ANN باید قوانین یادگیری اش را به صورت پویا یادبگیرد. زیرا قوانین تازه استخراج شده می تواند بامحیط های پیچیده وپویا تعامل داشته باشد.\n\nشبه کد تکامل قوانین یادگیری\n\nهرفرددرنسل فعلی رابه یک قانون یادگیری دیکد می کنیم.\n\nیک مجموعه ازشبکه های عصبی بامعماری هایی که به صورت تصادفی تولیدشده و وزن های اتصالی اولیه ایجاد می کنیم، وآنهارا بااین قانون یادگیری دیکدشده آموزش می دهیم.\n\nFitness  هرفرد (قانون یادگیری) رابرطبق میانگین نتایج آموزشی محاسبه می کنیم.\n\nوالدین راازنسل فعلی برطبق fitness شان انتخاب می کنیم.\n\nعملگرهای جستجورابه والدین برای تولید فرزندان که نسل جدید راشکل میدهند، اعمال می کنیم.\n\nتکامل قوانین یادگیری\n\nبرخلاف تکامل وزن های اتصالی ومعماری، تکامل قوانین یادگیری باید روی رفتار پویای ANN کارکند.\n\nمسئله کلیدی:چگونه رفتارپویای یک قانون یادگیری رادریک کروموزوم استاتیک انکد کنیم؟!\n\nاعمال محدودیت روی نوع رفتارهای پویا :استخراج فرم اصلی قوانین یادگیری.\n\nتکامل قوانین یادگیری\n\nفرم اصلی قانون یادگیری:\n\nt: زمان\n\nΔw: تغییروزن\n\nx1,x2,…,xn: متغیرهای محلی\n\nΘ: ضرایب بامقادیرحقیقی\n\nسه مسئله اصلی:\n\nتعیین زیرمجموعه عبارات\n\nنمایش ضرایب بامقادیرحقیقی به عنوان کروموزوم\n\nEA که برای استنتاج این کروموزوم هااستفاده میشود.\n\nتکامل قوانین یادگیری\n\nBaxter برای تکامل کل ANN (شامل وزن های اتصالی،معماری،قوانین یادگیری) تلاش کرد.\n\nاعمال محدودیت روی تمامی قسمت هابرای جلوگیری ازبزرگ شدن فضای جستجوی ANN :\n\nANN بانودهای آستانه دودویی وزن ها تنها +1 یا -1 می شود.\n\nتعدادنودها در ANN ثابت است.\n\nقانون یادگیری تنها دو متغییر بولی دارد.\n\nترکیب های دیگر:تکامل ویژگی های ورودی\n\nبرای مسائل عملی ورودی های ANN می تواندبسیاربزرگ باشد یا تکرار زیادی بین ورودی های مختلف وجودداشته باشد.\n\nتعدادزیاد ورودی به یک ANN :\n\nسایزش راافزایش میدهد.\n\nبه داده های آموزشی بیشتر\n\nوزمان آموزش طولانی تری نیازدارد تابه یک قدرت تعمیم منطقی دست یابد.\n\nراه حل: پیش پردازش داده ها\n\nترکیب های دیگر:تکامل ویژگی های ورودی\n\nEA : جستجوی مجموعه بهینه ازویژگی های ورودی به یک ANN\n\nدرتکامل ویژگی های ورودی، هرفرد درجمعیت یک زیرمجموعه ازتمام ورودی های ممکن رانشان می دهد.\n\nاستفاده ازیک کروموزوم باینری برای نمایش هرفرد که طولش برابرتعدادکل ویژگی هاست.\n\nارزیابی هرفرد: آموزش یک ANN بااین ورودی ها واستفاده ازنتایج برای محاسبه مقدارfitness.\n\nنتیجه گیری: یک چارچوب کلی برای EANN ها\n\nازدیدگاه مهندسی،تصمیم گیری روی\n\nسطح تکامل به این بستگی داردکه چه\n\nنوعی ازدانش قبلی موجودباشد.\n\nبهینه سازی قوانین یادگیری زمانی\n\nبامعنی تراست که دریک محیط شامل\n\nمعماری ارزیابی شود.\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 )