دانلود پاورپوینت آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی جهت رشته پزشکی در قالب 23 اسلاید و با فرمت ppt به صورت کامل و جامع و با قابلیت ویرایش

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.

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.

فهرست مطالب
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