جزوه آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل - دانلود رایگان

دانلود رایگان جزوه آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل

دانلود رایگان جزوه آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل

شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN) یا به زبان ساده تر شبکه های عصبی سیستم ها و روش های محاسباتی جدیدی برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش بینی پاسخ های خروجی از سامانه های پیچیده می باشد. این شبکه ها از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل می شود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط می دهند. همچنین این شبکه ها قادر به یادگیری‎ هستند...

جزوه آموزش شبکه عصبی مصنوعی، مشتمل بر 131 صفحه، در 7 فصل، با فرمت PDF، به زبان فارسی، همراه با تصاویر و روابط مهم ریاضی به ترتیب زیر گردآوری شده است:
فصل 1: هوش محاسباتی

تاريخچه
هوش مصنوعي
چالش هاي بنيادين هوش مصنوعي
هوش محاسباتي
شبكه هاي عصبي (Neural Networks)
مدل رياضي شبكه هاي عصبي
منطق فازي (Fuzzy logic)
الگوريتم هاي ژنتيك (GA)
كاربردهاي شبكه هاي عصبي در پزشكي
سيستم هاي تشخيص
آناليزهاي شيمي پزشكي
آناليز تصوير
پيشرفتهاي دارويي و مدلسازي سيستم قلبي عروقی
بويايي الكترونيكي
شناخت الگو
پزشك نمونه
كاربردهاي سيستم هاي فازي در پزشكي
سيستم هاي فازي در بيو انفورماتيك
سيستم هاي فازي ژنتيك

فصل 2: شبکه های عصبی

مقدمه
معناي شبكه هاي عصبي
انگيزه هاي بيولوژيكي
تشابهات و انتظارات
تاريخچه و كاربرد
مدل رياضي نرون
مدل تك ورودي
برخي توابع تحريك مرسوم نرون مصنوعي
مدل چند ورودي
ساختار شبكه هاي عصبي
شبكه هاي يك و چند لايه
مثال: يك شبكه پيشخور 3 لايه
چند سئوال
شبكه هاي پسخور يا برگشتي
مسائل حل شده

فصل 3: مسئله تشريحي شناسايي الگو

شناسايي الگو
روش هاي كلاسيك و شبكه هاي عصبي
معرفي سه شبكه هاي نمونه: پرسپترون، همينگ و هاپفيلد
پرسپترون تك لايه با تابع تحريك آستانه اي دو مقداره متقارن
مثال تشريحي با پرسپترون
شبكه همينگ
شبكه همينگ، لايه اول
شبكه همينگ، لايه دوم
شبكه همينگ، لايه سوم
شبكه هاپفيلد
مهمترين ويژگي ها
مهمترين نكات

فصل 4: پرسپترون تك لايه

فرايند يادگيري
يادگيري با ناظر
يادگيري بدون ناظر
خلاصه فرايند يادگيري
سيستم هاي ديناميكي آموزش پذير
معادله يادگيري در حالت كلي
يادگيري با ناظر در شبكه عصبي
يادگيري تشديدي (تقويتي) در شبكه عصبي
يادگيري بدون ناظر در شبكه عصبي
قانون يادگيري پرسپترون تك لايه (SLPR)

فصل 5: شبكه هاي آدالاين و یادگیری LMS

مقدمه
مباني بهينه سازي و نقاط بهينه
بسط تيلور و تقريب توابع
مشتقات برداري جهت دار
شرايط لازم براي نقاط بهينه
توابع درجه دوم
توابع درجه دوم و ساختار ويژه
روند مينيمم سازي، الگوريتم كلي
روش بيشترين نزول (SD)
نكات مربوط به الگوريتم SD
مثالي از الگوريتم SD
نكات

فصل 6: یادگیری LMS يا ويدرو هوف

شبكه آدالاين
معادلات ويدرو هوف در حالت تك نرون
الگوريتم LMS
فرم دسته اي يادگيري LMS در حالت تك نرون
فرم دسته اي يادگيري LMS در حالت کلی
بهبود هايي بر LMS
كاربرد شبكه آدالاين در فيلترهاي تطبيقي

فصل 7: شبكه هاي عصبي چند لايه پيشخور و يادگيري پس انتشار خطا

مقدمه
تاريخچه
شبكه پرسپترون چند لايه
حل چند مسئله شناسايي الگو
شناسايي الگو
الگوريتم BP
خلاصه الگوريتم BP

* توجه: لازم به ذکر است که علاوه بر جزوه آموزشی بالا، جزوه حل تمرینات درس شبکه عصبی مصنوعی (دکتر منهاج، 68 صفحه، به زبان فارسی، با فرمت pdf) نیز جهت دانلود قرار داده شده است.

جهت خرید جزوه آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل، به مبلغ فقط 5000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.
!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!
!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!
با خرید حداقل 20000 (بیست هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 20000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف، شماره همراه و ایمیلی که موقع خرید ثبت نمودید را به ایمیل فروشگاه ([email protected]) ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به ایمیل شما ارسال خواهند نمود.

شبکه عصبی مصنوعی

Artificial Neural Network

هوش محاسباتی

الگوریتم ژنتیک

سیستم های فازی ژنتیک

شبکه های پسخور

شبکه همینگ

قانون یادگیری پرسپترون

مقاله

پاورپوینت

فایل فلش

کارآموزی

گزارش تخصصی

اقدام پژوهی

درس پژوهی

جزوه

خلاصه