شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی

اسلاید 1: شبکه های عصبی مصنوعیInstructor : Saeed Shiry

اسلاید 2: مقدمهشبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری میباشد.یادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای داده های آموزشی مصون بوده و اینگونه شبکه ها با موفقیت به مسائلی نظیر شناسائی گفتار، شناسائی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.

اسلاید 3: شبکه عصبی چیست؟روشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود.شبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.

اسلاید 4: شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟محاسبه یک تابع معلومتقریب یک تابع ناشناختهشناسائی الگوپردازش سیگنالیادگیری

اسلاید 5: خطا در داده های آموزشی وجود داشته باشد. مثل مسائلی که داده های آموزشی دارای نویز حاصل از دادهای سنسورها نظیر دوربین و میکروفن ها هستند.مواردی که نمونه ها توسط مقادیر زیادی زوج ویژگی-مقدار نشان داده شده باشند. نظیر داده های حاصل از یک دوربین ویدئوئی. تابع هدف دارای مقادیر پیوسته باشد.زمان کافی برای یادگیری وجود داشته باشد. این روش در مقایسه با روشهای دیگر نظیر درخت تصمیم نیاز به زمان بیشتری برای یادگیری دارد.نیازی به تعبیر تابع هدف نباشد. زیرا به سختی میتوان وزنهای یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی