کامپیوتر و IT
دانلود مقاله سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی
توضیحات فایل:
شبکههای عصبی مصنوعی Artificial Neural Network – ANN) ) یا به زبان سادهتر شبکههای عصبی سیستمها و روشهای محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیشبینی پاسخهای خروجی از سامانههای پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکهها (تا حدودی) الهامگرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش دادهها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهمپیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل میکنند و توسط سیناپسها(ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل میکنند. در این شبکهها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلولها میتوانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکهها قادر به یادگیریاند. مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد میگیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم میآموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستمها به صورت تطبیقی صورت میگیرد، یعنی با استفاده ازمثالها وزن سیناپسها به گونهای تغییر میکند که در صورت دادن ورودیهای جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند. توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکهای از عناصر پردازش ساده (نورونها) است، که میتواند رفتار پیچیده کلی تعیین شدهای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسونها، شاخههای متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب)نشأت گرفتهاست، که یکی از قابل توجهترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل میدهد. در یک مدل شبکه عصبی، گرههای ساده (بطور گسترده نورون، نئورونها، “PE” ها (عناصر پردازش) یا واحدها) برای تشکیل شبکهای از گرهها، به هم متصل شده اند،به همین دلیل به آن، اصطلاح”شبکههای عصبی” اطلاق میشود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگارپذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتمهایی امکان پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد. با استفاده از دانش برنامهنویسی رایانه میتوان ساختار دادهای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکهای از این نورونهای مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکهها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان دادهاند. گستره کاربرد این مدلهای ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع میباشد که به عنوان چند نمونه کوچک میتوان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنالهای بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
95,500 تومان
29,500 تومان
پروداک فایل
تسهیل در دسترسی به فایل مورد نظر در فروشگاه های فایل دارای نماد اعتماد الکترونیکیجستجو و دریافت سریع هر نوع فایل شامل: دانشگاهی: مقاله، تحقیق، گزارش کارآموزی، بررسی، نظری، مبانی نظری آموزشی و تدریسی: پاورپوینت، فایل، پروژه، درسنامه، طرح درس روزانه، درس پژوهی، یادگیری، آموزش، معلم، دانشآموزان، سناریوی آموزشی، بکآپ کودک. فناوری و دیجیتال: دانلود، بکآپ، ppt، اتوکد، قابل ویرایش، حسابداری، سامسونگ دیجیتال، pdf. روانشناسی و علوم تربیتی: پاورپوینت، طرح درس نویسی هنری و طراحی: معماری، عکاسی، وکتور، طراحی سایر: تم تولد، بکآپ تولد، ابتدایی، خرید دانلود رایگان، اصول، کورل، بکآپ آتلیه