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
مدیریت کارآمد برق با کمک شبکه عصبی مبتنی بر هوش مصنوعی - ایسنا
7 horas atrás · داده‌های شبیه‌سازی شده، به عنوان ورودی‌ها و خروجی‌های لازم برای آموزش شبکه عصبی به کار گرفته شدند. ورودی‌ها، داده‌های ثابت و خروجی‌ها، واکنش‌های پویا به خصوص در طیف فرکانس‌های ایمن بودند.
انواع شبکه های عصبی مصنوعی -- راهنمای جامع | مجله فرادرس
«شبکه‌های عصبی شعاعی پایه» (Radial Basis Networks | RBF) در واقع شبکه‌های عصبی پیش‌خوری (FF) هستند که از «تابع شعاعی پایه» (Radial Basis Function)، به جای «تابع لجستیک» (Logistic Function)، به عنوان تابع فعال‌سازی استفاده می‌کنند.
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 ...
Imagens de شبکه های عصبی
شبکه های عصبی مصنوعی یا Artificial Neural Networks (به اختصار ANN) ابزارهایی مهم در میان مباحث هوش محاسباتی (Computational Intelligence) به حساب می آیند.
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 ...
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.
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 ...
انواع شبکه های عصبی مصنوعی -- راهنمای جامع | مجله فرادرس
«شبکه‌های عصبی شعاعی پایه» (Radial Basis Networks | RBF) در واقع شبکه‌های عصبی پیش‌خوری (FF) هستند که از «تابع شعاعی پایه» (Radial Basis Function)، به جای «تابع لجستیک» (Logistic Function)، به عنوان تابع فعال‌سازی استفاده می‌کنند.
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 ...
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 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 ...
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
مدیریت کارآمد برق با کمک شبکه عصبی مبتنی بر هوش مصنوعی - ایسنا
7 horas atrás · داده‌های شبیه‌سازی شده، به عنوان ورودی‌ها و خروجی‌های لازم برای آموزش شبکه عصبی به کار گرفته شدند. ورودی‌ها، داده‌های ثابت و خروجی‌ها، واکنش‌های پویا به خصوص در طیف فرکانس‌های ایمن بودند.
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
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 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