دانلود پاورپوینت با موضوع شبکه های عصبی مصنوعی،
در قالب ppt و در 71 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:
مقدمه
شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
الهام از طبیعت
Perceptron
یادگیری یک پرسپترون
توانائی پرسپترون
توابع بولی و پرسپترون
اضافه کردن بایاس
آموزش پرسپترون
قانون پرسپترون
قانون دلتا Delta Rule
الگوریتم gradient descent
بدست آوردن قانون gradient descent
قانون دلتا Delta Rule
خلاصه یادگیری قانون دلتا
تقریب افزایشی gradient descent
شبکه های چند لایه
یک سلول واحد
تابع سیگموئید
الگوریتم Back propagation
الگوریتم BP
افزودن ممنتم
فضای فرضیه و بایاس استقرا
قدرت نمایش لایه پنهان
نمودارخطا
دلایل رخ دادن overfitting
شکل گیری وزنها
و . . .
بخشی از متن پاورپوینت:
شبکه
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.
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.
و . . .
