مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی (پاورپوینت )

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل :  powerpoint (..ppt) ( قابل ويرايش و آماده پرينت )
تعداد اسلاید : 42 اسلاید

 قسمتی از متن powerpoint (..ppt) : 
 

بسم الله الرحمن الرحیم
مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی
مقدمه :
آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی( ANN ها)
مبانی 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
فرآیند یادگیری شبکه
توپولوژی شبکه
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 هااطلاعات 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.
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.
مبانی ANN ها
  شبکه های عصبی به طور کلی سیستمهای ریاضی یادگیر غیر خطی هستند. طرز کار این شبکه ها از روش کار مغز انسان الگو برداری شده است. در واقع شبکه های عصبی طبق تعریف ماشینی است برای ساخت یک مدل که می توان آن را بوسیله سخت افزار یا نرم افزار شبیه سازی کرد و عملکردی شبیه مغز انسان دارند.
یک شبکه عصبی بر خلاف کامپیوترهای رقومی که نیازمند دستورات کاملا صریح و مشخص است٬ به مدل های ریاضی محض نیاز ندارد بلکه مانند انسان قابلیت یادگیری به وسیله تعدادی مٽال مشخص را دارد.هر شبکه عصبی سه مرحله آموزش٬ اعتبار سنجی و اجرا را پشت سر می گذارد. در واقع شبکه های عصبی را می توان در حل مسایلی که روابط دقیق ریاضی بین ورودی ها و خروجی های آن برقرار نیست بکار برد.
آموزش دیدن شبکه های عصبی در واقع چیزی جز تنظیم وزن های ارتباطی این نرون ها به ازائ دریافت مٽال های مختلف نیست تا خروجی شبکه به سمت خروجی مطلوب همگرا شود.
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)
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.
هوش مصنوعی و مدل سا زی شناختی سعی بر این دارند که بعضی خصوصیا ت شبکه های عصبی را شبیه سازی کنند. گرچه این دو روش ها یشان شبیه هم است، اما هدف هوش مصنوعی از این کار حل مسائل شخصی و هدف مدل سا زی شناختی ،ساخت مدلهای ریا ضی سیستم های نورونی زیستی می باشد .

 

---

برچسب ها: مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی (پاورپوینت ) مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی دانلود مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی (پاورپوینت ) مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه