دانلود رایگان
دانلود رایگان شبکه های عصبیچکيده:
در اين نوشتار به معرفي شبکه هاي عصبي مصنوعي[1] و ساختارهاي آنها به صورت خلاصه ميپردازيم. در ابتدا نرونهاي شبکه هاي عصبي طبيعي معرفي شده و طرز کار آنها نشان داده شده است. سپس مدل مصنوعي اين نرونها و ساختار آنها ، مدل رياضي آنها ، شبکه هاي عصبي مصنوعي و نحوه آموزش و بکار گيري اين شبکه ها به همراه روش يادگيري گراديان کاهنده نشان داده شده است. تمرکز بيشتر بر نوعي از اين شبکه ها بنام شبکه هاي عصبي مصنوعي پرسپترون چند لايه ميباشد. ابزاهايي نيز براي پياده سازي اين شبکه ها نام برده شده است.
فهرست مطالب:چكيده
مقدمه
شكل 1 ساختار يك نورون طبيعي
شكل 2 ساختار نورون مصنوعي
تعريف شبكههاي عصبي مصنوعي
تاريخچه
انواع شبكههاي عصبي مصنوعي
شبكه عصبي زيستي
معرفي شبكه عصبي مصنوعي
تاريخچه شبكه عصبي مصنوعي
چرا از شبكه هاي عصبي استفاده ميكنيم؟
مقايسهي شبكه هاي عصبي با كامپيوتر سنتي
نورون مصنوعي
ساختار شبكههاي عصبي
تقسيم بندي شبكههاي عصبي
كاربرد شبكههاي عصبي
معايب شبكههاي عصبي
نظريهي تشديد انطباقي
مدل يادگيري
روشهاي تعليم شبكه عصبي
مدل نرون سادهي خطي
شكل 3 نرون ساده خطي
شكل 4 مدل نرون خطي به همراه تابع فشردهسازي
تکنیک های تعیین پارامترهای نرون خطی
شبکههای پرسپترون چندلایه
شکل5 نمونه ازشبکه پرسپترون
الگوریتم یادگیری شبکه های پرسپترون (انتشاربه عقب)
انتشار به عقب خطا
تصحیح اوزان وبایاسها
شبکه های عصبی مصنوعی
مغزانسان
سلولهای عصبی
سلول عصبي مصنوعي
شبکه عصبی مصنوعی
شناخت حروف توسط شبکه های عصبی
تشکیل شبکه عصبی
ایجادلایه file input
ایجادیک لایه خطي
ایجادلایه winery take all
تقسیم بندی الگوهابه سه دسته
آموزش شبکه
تست کردن شبکه
امتحان با مثالهای جدید
تشخیص دیجیتال با استفاده ازشبکه عصبی
نتیجه گیری
کلمات کلیدی
مقدمه
کار مرتبط
شکل 1 مثالهای شکلهای مختلف درعدد 4
شکل 2 سناریوی تشخیص عددبا شبکه مصنوعی
زیر ساخت
اجزای سیستم
مواد و روشها
پیش پردازش
نرمالسازی قیاس بندی
نازی سازی و چارچوب بندي
جداسازی
استخراج مشخصه
تشخیص و کلاس بندی
شکل 4 شبکه دولایه،یک لایه مخفی،ویک لایه خروجی
کد الگوریتم
شکل 5 شبکه سه لایه، 2 لایه مخفی ویک لایه خروجی
آموزش شبکه
مرحله تغذیه جلویی
شکل 6 تابع راندمان اموزش
نتایج و مباحث
جدول 1 مقایسه بین شبکه ها
جدول 2 دقت تشخیص
شکل 7 مثالی برای تصویرکشیدن مراحل مختلف
شکل 8 مقایسه بین نظریه هاوسیتم مان برحسب دقت تشخیص
شبکه عصبی برپایه معماری تنظیم پایگاه داده
کلمات کلیدی
مقدمه
شکل 1 ساختار پایه شبکه عصبی
شکل 2 معماری تنظیم برپایه شبکه عصبی
جدول 1 سری داده های آموزش نمونه
شکل 3 تاثیراندازه بافربر زمان اجرای
داخل کردن کلاس بندی و پیوند درمدل تعمیم شبکه عصبی جمعی
نتایج
کلمات کلیدی
مقدمه
شکل 1 لایه کلی مدل شبکه جمعی مطرح
شکل 2 ساختارکلی مدل شبکه جمع
شکل 3 طرح لایه بندی دوگانه
شکل 4 نمودارجریان سازگاری ساختاری مدل مطرح شده
جدول 2 بخشهای میانگین مربع خطا
شکل 1 نمادهای مدلهای سه بعدی کشتی
شکل 2 ساختارسیستم کلاس سازکشتی
شکل 3 ساختارشبکه عصبی
پانوشت ها
فهرست منابع
پایان نامه شبکه های عصبی
شبکه هاي عصبي مصنوعي
شبکه هاي عصبي
Artificial Neural networks
Multi layered Perceptron
Gradient descent
دانلود پایان نامه کامپیوتر
پایان نامه فناوری اطلاعات
پروژه شبکه های مصنوعی
مقاله
پاورپوینت
فایل فلش
کارآموزی
گزارش تخصصی
اقدام پژوهی
درس پژوهی
جزوه
خلاصه
شبکه عصبی به زبان ساده- اجرای آن در نرم افزار SPSS Modeler ...
شبکههای عصبی معمولاً از چپ به راست خوانده میشوند. در شکل 1، اولین لایه یعنی لایه l 1 ، ورودیها را وارد میکند. در این جا دو لایه درونی یعنی لایه l 2 و لایه l 3 وجود دارد (که لایههای پنهان نامیده میشوند) و عمیات ریاضی را ...
شبکه عصبی مصنوعی چیست و چه روابطی باید در این مورد در نظر ...
انواع مختلفی از شبکه های عصبی مصنوعی وجود دارند که به منظور پیش بینی مورد استفاده قرار می گیرند که از آن جمله می توان به شبکه های عصبی چندلایه پیشخور (ffnn)، شبکه های عصبی شعاعی محور (rbf)، شبکه های عصبی احتمالی (pnn) و شبکه های ...
هرس کردن شبکه های عصبی - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
در شبکه های عصبی مصنوعی نیز به دنبال همین هستیم تا با حذف پارامتر های اضافی شبکه ، مدل را کوچک کنیم بطوری که هم سرعت افزایش پیدا کند و هم دقت شبکه آسیب نبیند. توضیح متد هرس کردن شبکه عصبی
شبکه عصبی به زبان ساده- اجرای آن در نرم افزار SPSS Modeler ...
شبکههای عصبی معمولاً از چپ به راست خوانده میشوند. در شکل 1، اولین لایه یعنی لایه l 1 ، ورودیها را وارد میکند. در این جا دو لایه درونی یعنی لایه l 2 و لایه l 3 وجود دارد (که لایههای پنهان نامیده میشوند) و عمیات ریاضی را ...
داده کاوی بر اساس شبکه های عصبی - سابیو
شبکه های عصبی شبکه های پردازش موازی که با شبیه سازی تصویر تفکر شهودی انسان، بر اساس تحقیق از شبکه های عصبی بیولوژیکی، با توجه به ویژگی های سلول های عصبی بیولوژیکی و شبکه های عصبی و با ساده کردن، خلاصه و تصفیه تولید شده است.
شبکه های عصبی مصنوعی — از صفر تا صد | مرجع برنامه نویسی ...
شبکه های عصبی شعاعی یا rbf. مشابه با الگوی شبکه های عصبی mlp، نوع دیگری از شبکه های عصبی وجود دارند که در آن ها، واحدها پردازنده، از نظر پردازشی بر موقعیت خاصی متمرکز هستند.
مقاله شبکه های عصبی پرسپترون
شبکه های عصبی : چگونگی طراحی مغز از کامپیوترهای بهتر الهام گرفته است. شبکه های عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند ، که پس از مغز انسان به راحتی طراحی می شوند… بیشتر بخوانید »
شبکه عصبی mlp : بررسی شبکه پرسپترون چندلایه + الگوریتم پس ...
اما امروزه شبکههای عصبی وجود دارند که صدها لایه دارند. بنابراین برای واژه عمیق تعریف دقیقی وجود ندارد. امروزه معمولا همه شبکههای عصبی را عمیق میخوانند، حتی آنهایی که عمیق نیستند!
شبکه های عصبی مصنوعی — از صفر تا صد | مرجع برنامه نویسی ...
شبکه های عصبی شعاعی یا rbf. مشابه با الگوی شبکه های عصبی mlp، نوع دیگری از شبکه های عصبی وجود دارند که در آن ها، واحدها پردازنده، از نظر پردازشی بر موقعیت خاصی متمرکز هستند.
شبکه های عصبی » بلاگ دیتاک
نقش بیگ دیتا در مقابله با کرونا | کلان داده و مبارزه با بیماری های همه گیر تولید محتوای مبتنی بر دیتا با رصد شبکه های اجتماعی
جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف
09/10/2017 · نیاز شدید به جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف و یا دانشگاه امیر کبیر رو دارم خواهشن اگه جزوه کلاسی از این درس رو دارین برام بدین چندتا فیلم آموزش شبکه عصبی پیدا کردم ولی خوب تدریس نشده بود و مطالب رو به خوبی توضیح ندادن ...
پروسیدیا | شبکه عصبی
در این مقاله، به کاربرد بسیار جذاب هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های مولد تخاصمی و شبکه های عصبی در جعل اثر انگشت افراد می پردازیم.
جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف
09/10/2017 · نیاز شدید به جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف و یا دانشگاه امیر کبیر رو دارم خواهشن اگه جزوه کلاسی از این درس رو دارین برام بدین چندتا فیلم آموزش شبکه عصبی پیدا کردم ولی خوب تدریس نشده بود و مطالب رو به خوبی توضیح ندادن ...
جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف
09/10/2017 · نیاز شدید به جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف و یا دانشگاه امیر کبیر رو دارم خواهشن اگه جزوه کلاسی از این درس رو دارین برام بدین چندتا فیلم آموزش شبکه عصبی پیدا کردم ولی خوب تدریس نشده بود و مطالب رو به خوبی توضیح ندادن ...
شبکه عصبی مصنوعی چیست و چه روابطی باید در این مورد در نظر ...
انواع مختلفی از شبکه های عصبی مصنوعی وجود دارند که به منظور پیش بینی مورد استفاده قرار می گیرند که از آن جمله می توان به شبکه های عصبی چندلایه پیشخور (ffnn)، شبکه های عصبی شعاعی محور (rbf)، شبکه های عصبی احتمالی (pnn) و شبکه های ...
مقاله شبکه های عصبی پرسپترون
شبکه های عصبی : چگونگی طراحی مغز از کامپیوترهای بهتر الهام گرفته است. شبکه های عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند ، که پس از مغز انسان به راحتی طراحی می شوند… بیشتر بخوانید »
شبکههای عصبی مصنوعی – از صفر تا صد | مجله فرادرس
انواع شبکههای عصبی مصنوعی. انواع مختلفی از مدلهای محاسباتی تحت عنوان کلی شبکههای عصبی مصنوعی معرفی شده اند که هر یک برای دستهای از کاربردها قابل استفاده هستند و در هر کدام از وجه مشخصی از قابلیتها و خصوصیات مغز ...
درک شبکه های عصبی - مجله شهاب
شبکه های عصبی شبکه چند لایه از نورون ها هستند ( گره های آبی و سرخابی در نمودار زیر ) که ما برای کلاسه بندی چیزهای مختلف ، پیش بینی کردن وغیره استفاده می کنیم .
مدار عصبی - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
مدار عصبی یا شبکه عصبی (به انگلیسی: Neural circuit) جانوران پرسلولی برای ایجاد هماهنگی بین اعمال سلولها و اندامهای مختلف بدن خود نیاز به عوامل و دستگاههای ارتباطی دارند.مدارصبی با ساختار و کار ویژهای که دارد، در جهت ...
شبکه عصبی به زبان ساده- اجرای آن در نرم افزار SPSS Modeler ...
شبکههای عصبی معمولاً از چپ به راست خوانده میشوند. در شکل 1، اولین لایه یعنی لایه l 1 ، ورودیها را وارد میکند. در این جا دو لایه درونی یعنی لایه l 2 و لایه l 3 وجود دارد (که لایههای پنهان نامیده میشوند) و عمیات ریاضی را ...
هرس کردن شبکه های عصبی - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
در شبکه های عصبی مصنوعی نیز به دنبال همین هستیم تا با حذف پارامتر های اضافی شبکه ، مدل را کوچک کنیم بطوری که هم سرعت افزایش پیدا کند و هم دقت شبکه آسیب نبیند. توضیح متد هرس کردن شبکه عصبی
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه عصبی چیست - قسمت دوم ...
شبکه های عصبی ساختار های شبکه ای بسیار سازمان یافته ای هستند، و از سه نوع لایه برخوردارند؛ یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و لایه های میانی ورودی و خروجی که به نام لایه های پنهان شناخته می شوند.
هرس کردن شبکه های عصبی - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
در شبکه های عصبی مصنوعی نیز به دنبال همین هستیم تا با حذف پارامتر های اضافی شبکه ، مدل را کوچک کنیم بطوری که هم سرعت افزایش پیدا کند و هم دقت شبکه آسیب نبیند. توضیح متد هرس کردن شبکه عصبی
شبکه عصبی مصنوعی - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
شبکههای عصبی مصنوعی یا شبکههای عصبی صناعی (Artificial Neural Networks - ANN) یا به زبان سادهتر شبکههای عصبی سیستمها و روشهای محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیشبینی ...