این پاورپوینت با موضوع آشنایی با شبکه های عصبی ، 42 اسلاید با عناوین زیر

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم افزارهای شبکه های عصبی

مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی

فرآیند یادگیری شبکه

تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی

ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی

مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی

معایب شبکه های عصبی مصنوعی

کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

**آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

این شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس ها(ارتباط های الکترومغناطیسی)اطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند.

این شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.back propagation of error))

**معرفی ANN ها

یک سیستم پردازشی داده ها که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده ها را به عهده ی پردازنده های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر رفتار می کنند تا یک مسئله را حل کنند.

**در این شبکه ها به کمک د انش برنامه نویسی ، ساختا ر داده ای طراحی می شود که می تواند هما نند نورون عمل کند.که به این ساختارداده node یا گره نیزگفته می شود.بعد باایجاد شبکه ای بین این node ها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آ ن، شبکه را آموزش می دهند .

**به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:

v بتواند الگوها را طبقه بندی کند.

v به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.

v با به کار گیری آموزش، قابل برنامه ریزی باشد و قدرت یادگیری داشته باشد. یعنی توانایی تنظیم پارامترهای شبکه ( اوزان سیناپتیکی )، در مسیر زمان که محیط شبکه تغییر می کند و شبکه وارد شرایط جدیدی می شود. هدف از این کار این است که اگر شبکه برای یک وضعیت خاص آموزش دید و تغییر کوچکی در شرایط محیطی شبکه رخ داد، شبکه بتواند با آموزش مختصر، برای شرایط جدید نیز کارآمد باشد. دیگر این که اطلاعات در شبکه های عصبی در سیناپس ها ذخیره و هر نرون در شبکه به صورت بالقوه از کل فعالیت سایر نرون ها تأثیر می پذیرد. در نتیجه اطلاعات از نوع مجزا از هم نبوده و متأثر از کل شبکه می باشد.

v توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

**مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر

یکی از مهم‌ترين تفاوت‌های حافظه انسان با حافظه كامپيوتر در نوع آدرس دهی اين دو نوع حافظه می‌باشد. در حافظه كامپيوتر اساس كار بر پايه آدرس خانه‌های حافظه يا آدرس اطلاعات بر روی حافظه دائم می‌باشد. به عنوان مثال برای دستيابی به يك تصوير يا متن خاص، بايد آدرس حافظه يا فايل مربوط به آن تصوير يا متن را داشته باشيد. اما با داشتن خود تصوير يا متن نمی‌توانيد به سادگی آدرس حافظه مربوطه را بيابيد (البته به اين معنی كه اين كار با يك قدم قابل انجام نيست، وگرنه می‌توانيد تصوير يا متن مورد نظر را با تمام موارد موجود در حافظه مقايسه كرده و در صورت تطبيق آدرس را بيابيد. ناگفته پيداست كه انجام چنين كاری بسيار زمان بر و پر هزينه می‌باشد).

**کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

امروزه شبكه‌های عصبی در كاربردهای مختلفی نظير مسائل تشخيص الگو(Pattern Recognition) كه خود شامل مسائلی مانند تشخيص خط(Character Recognition)

، شناسايی گفتار(Speech Recognition)، پردازش تصوير(Image Processing)

و مسائلی ازاين دست می‌شود و نيز مسائل دسته‌بندي(Classification) مانند دسته‌بندی (Classification Problems)متون و يا تصاوير،به كار می‌روند.دركنترل يا مدل‌سازی سيستم‌هايی كه ساختار داخلی ناشناخته يا بسيار پيچيده‌ای دارند نيز به صورت روز افزون از شبكه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود . به عنوان مثال می‌توان در كنترل ورودی يك موتور از يك ANN استفاده نمود كه در اين صورت شبكه عصبی خود تابع كنترل را ياد خواهد گرفت.