بخشی از پاورپوینت
--- پاورپوینت شامل تصاویر میباشد ----
اسلاید 1 :
مقدمه
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.
اسلاید 2 :
شبکهعصبیچیست؟
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 3 :
شبکه عصبیچهقابلیتهائیدارد؟
محاسبه یک تابع معلوم
تقریب یک تابع ناشناخته
شناسائی الگو
پردازش سیگنال
یادگیری
اسلاید 4 :
مسائلمناسببراییادگیریشبکههایعصبی
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.
اسلاید 5 :
الهامازطبیعت
مطالعه شبکه های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم های یادگیر طبیعی است که در آنها یک مجموعه پیچیده از نرونهای به هم متصل در کار یادگیری دخیل هستند.
گمان میرود که مغز انسان از تعداد 10 11 نرون تشکیل شده باشد که هر نرون با تقریبا 104 نرون دیگر در ارتباط است.
سرعت سوئیچنگ نرونها در حدود 10-3 ثانیه است که در مقایسه با کامپیوترها 10 -10 ) ثانیه ( بسیار ناچیز مینماید. با این وجود آدمی قادر است در 0.1 ثانیه تصویر یک انسان را بازشناسائی نماید. این قدرت فوق العاده باید از پردازش موازی توزیع شده در تعدادی زیادی از نرونها حاصل شده باشد.
اسلاید 6 :
Perceptron
نوعی از شبکه عصبی برمبنای یک واحد محاسباتی به نام پرسپترون ساخته میشود. یک پرسپترون برداری از ورودیهای با مقادیر حقیقی را گرفته و یک ترکیب خطی از این ورودیها را محاسبه میکند. اگر حاصل از یک مقدار آستانه بیشتر بود خروجی پرسپترون برابر با 1 و در غیر اینصورت معادل -1 خواهد بود.
اسلاید 7 :
یادگیرییک پرسپترون
خروحی پرسپترون توسط رابطه زیر مشخص میشود:
که برای سادگی آنرا میتوان بصورت زیر نشان داد:
یادگیری پرسپترون عبارت است از:
پیدا کردن مقادیردرستی برای W
بنابراین فضای فرضیه H در یادگیری پرسپترون عبارت است ازمجموعه تمام مقادیر حقیقی ممکن برای بردارهای وزن.
اسلاید 8 :
توانائی پرسپترون
پریسپترون را میتوان بصورت یک سطح تصمیم hyperp ane در فضای n بعدی نمونه ها در نظر گرفت. پرسپترون برای نمونه های یک طرف صفحه مقدار 1 و برای مقادیر طرف دیگر مقدار -1 بوجود میاورد.
اسلاید 9 :
توابعیکه پرسپترونقادربهیادگیریآنهامیباشد
یک پرسپترون فقط قادر است مثالهائی را یاد بگیرد که بصورت خطی جداپذیر باشند. اینگونه مثالها مواردی هستند که بطور کامل توسط یک hyperp aneقابل جدا سازی میباشند.
اسلاید 10 :
توابعبولیو پرسپترون
یک پرسپترون میتواند بسیاری از توابع بولی را نمایش دهد نظیر AND, OR, NAND, NOR
اما نمیتواند XORرا نمایش دهد.
در واقع هر تابع بولی را میتوان با شبکه ای دوسطحی از پرسپترونها نشان داد.
