دانلود پاورپوینت شبکه‌های عصبی مصنوعی

قسمت هایی از فهرست و محتوا

The invariant feature approach
The invariance problem
اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا
انواع مختلف یادگیری
انواع اتصالات شبکه
مثالی از تنوع ارقام دستنویس
شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟
روشی که وزنها یاد گرفته میشوند:

دلایل رخ دادن overfitting
قدرت تعمیم و overfitting
نمودارخطا
قدرت نمایش لایه پنهان
فضای فرضیه و بایاس استقرا
قدرت نمایش توابع
افزودن ممنتم
مرور الگوریتم BP
محنی یادگیری
شرط خاتمه
انتشار به سمت عقب
انتشار به سمت جلو
الگوریتم BP
الگوریتم Back propagation
تابع سیگموئید
یک سلول واحد
شبکه های چند لایه
تقریب افزایشی gradient descent
مشکلات روش gradient descent
خلاصه یادگیری قانون دلتا
محاسبه گرادیان
بدست آوردن قانون gradient descent
الگوریتم gradient descent
قانون دلتا Delta Rule
قانون پرسپترون

آموزش پرسپترون

اضافه کردن بایاس
توابع بولی و پرسپترون

توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد

توانائی پرسپترون

یادگیری یک پرسپترون

Perceptron

الهام از طبیعت
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
شبکه عصبی
...

و.........

آموزش پرسپترون

چگونه وزنهای یک پرسپترون واحد را یاد بگیریم به نحوی که پرسپترون برای مثالهای آموزشی مقادیر صحیح را ایجاد نماید؟

دو راه مختلف :

قانون پرسپترون

قانون دلتا

و..........