پزشکی و سلامت مراقبت‌های بهداشتی

شبکه های عصبی مصنوعی

shbakeh-hai-asabi

در نمایش آنلاین پاورپوینت، ممکن است بعضی علائم، اعداد و حتی فونت‌ها به خوبی نمایش داده نشود. این مشکل در فایل اصلی پاورپوینت وجود ندارد.






  • جزئیات
  • امتیاز و نظرات
  • متن پاورپوینت
فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش در 86 اسلاید به صورت متنی همراه با عکس میباشد. از جمله مطالب فایل دانلودی: مقدمه شبکه عصبی چیست؟ شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟ مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی الهام از طبیعت Perceptron توانائی پرسپترون توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد توابع بولی و پرسپترون اضافه کردن بایاس آموزش پرسپترون قانون پرسپترون الگوریتم gradient descent بدست آوردن قانون gradient descent محاسبه گرادیان خلاصه یادگیری قانون دلتا مشکلات روش gradient descent تقریب افزایشی gradient descent مقایسه آموزش یکجا و افزایشی شبکه های چند لایه یک سلول واحد تابع سیگموئید الگوریتم Back propagation الگوریتم Back propagation الگوریتم BP شرط خاتمه مرور الگوریتم BP افزودن ممنتم قدرت نمایش توابع فضای فرضیه و بایاس استقرا قدرت نمایش لایه پنهان قدرت نمایش لایه پنهان قدرت تعمیم و overfitting دلایل رخ دادن overfitting مثال: تشخیص ارقام روشی که وزنها یاد گرفته میشوند شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟ مثالی از تنوع ارقام دستنویس انواع اتصالات شبکه انواع مختلف یادگیری اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا
منتشرکننده‌ی پاورپوینت
544 بازدید, 1 خرید

امتیاز

نقد و بررسی ها

هیچ نظری برای این پاورپوینت نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که نظری می نویسد “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

32,000 تومان

خرید پاورپوینت توسط کلیه کارت‌های شتاب امکان‌پذیر است و بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود پاورپوینت در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

در صورت عدم رضایت سفارش برگشت و وجه به حساب شما برگشت داده خواهد شد.

در صورت نیاز با شماره 09353405883 در واتساپ، ایتا و روبیکا تماس بگیرید.

افزودن به سبد خرید