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))

**یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.

**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 .

**معرفی ANN ها(ادامه...)
ANN ها در واقع مثلثی هستند با سه ضلع مفهومی :
سیستم تجزیه و تحلیل داده ها
نورون یا سلول عصبی
قانون کار گروهی نورونها (شبکه)

به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:
 بتواند الگوها را طبقه بندی کند.
به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.
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.
توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.


به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:
 بتواند الگوها را طبقه بندی کند.
به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.
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.
توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

ANN ها دست کم از دو جهت شبیه مغز انسا ن اند:
مرحله ای موسوم به یاد گیری دارند.
وزن های سیناپسی جهت ذخیره ی دانش به کار می روند.

**به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:
 بتواند الگوها را طبقه بندی کند.
به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.
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.
توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:
 بتواند الگوها را طبقه بندی کند.
به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.
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.
توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.
به طور خلاصه یک شبکه عصبی باید خصوصیات زیر را داشته باشد:
 بتواند الگوها را طبقه بندی کند.
به اندازه کافی کوچک باشد تا از نظر فیزیکی واقع گرایانه باشد.
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.
توانایی تعمیم را با استفاده از مثال های ارائه شده در فرآیند آموزش، داشته باشد.

**توپولوژی شبکه
در این توپولوژی یک لایه ی ورودی وجود دارد که اطلاعات را دریافت می کند،تعدادی لایه ی مخفی وجود دارد که اطلاعات را از لایه های قبلی می گیرند و در نهایت یک لایه ی خروجی وجود دارد که نتیجه ی محاسبات به آنجا میرود و جوابها در آن قرار میگیرند.

**مدل ریاضی یک نورون
همان گونه که ذکر شد نرون کوچکترین واحد یک شبکه عصبی مصنوعی است که عملکرد شبکه های عصبی را تشکیل می دهد.
بدنه هر سلول عصبی از دو بخش تشکیل می شود٬ بخش اول را تابع ترکیب می گویند. وظیفه تابع ترکیب این است که تمام ورودی ها را ترکیب و یک عدد تولید می کند. در بخش دوم سلول تابع انتقال قرار دارد که به آن تابع تحریک نیز می گویند. درواقع همان گونه که یک سلول بیولوژیک باید به سطح آستانه تحریک خاصی برسد تا یک سیگنال تولید کند٬ توابع تحریک نیز تا زمانی که ورودی های ترکیب شده و وزن دار شده به یک حد آستانه ای خاص نرسند مقدار خروجی نظیر بسیار کوچکی تولید میکنند.

**مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
يكی 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).

**معایب ANN ها
با وجود برتری هایی که شبکه های عصبی نسبت به سیستم های مرسوم دارند، معایبی نیز دارند که پژوهشگران این رشته تلاش دارند که آن ها را به حداقل برسانند، از جمله:
قواعد یا دستورات مشخصی برای طراحی شبكه جهت یك كاربرد اختیاری وجود ندارد.
در مورد مسایل مدل‌سازی، نمی‌توان صرفاً با استفاده از شبكه عصبی به فیزیك مسأله پی برد. به عبارت دیگر مرتبط ساختن پارامترها یا ساختار شبكه به پارامترهای فرآیند معمولاً غیرممكن است.
دقت نتایج بستگی زیادی به اندازه مجموعه آموزش دارد.
آموزش شبكه ممكن است مشكل یا حتی غیرممكن باشد.
پیش‌بینی عملكرد آینده شبكه ( عمومیت یافتن ) آن به سادگی امكان‌پذیر نیست.

---

برچسب ها: 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 م