پاورپوینت شبکه های عصبی توضیحی کامل از ساختار و عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی با کاربردهای گسترده در پردازش داده ها و یادگیری ماشین ارائه می دهد.
مقدمه:
شبکه های عصبی به عنوان یکی از مهم ترین و پرکاربردترین فناوری ها در حوزه های مختلف، الهام گرفته از عملکرد مغز انسان هستند. این شبکه ها شامل اجزای اصلی مانند سلول های عصبی، آکسون، سیناپس، و دندریت ها هستند که برای پردازش اطلاعات به صورت موازی و با سرعت کم تر نسبت به مدارهای الکتریکی عمل می کنند. مغز انسان که از حدود 10^11 نورون تشکیل شده است، می تواند پردازش های پیچیده تری نسبت به ماشین ها انجام دهد.
در شبکه های عصبی مصنوعی، نرون ها با استفاده از توابع انتقال به صورت موازی پردازش کرده و از شبکه هایی مانند Feed-Forward و Backpropagation برای اصلاح ضرایب استفاده می شود. این اصلاحات از طریق تنظیم مقدار epoch و تقسیم بندی داده ها به مجموعه های آموزش، ارزیابی، و آزمایش انجام می شود تا از overfitting جلوگیری گردد و عملکرد شبکه بهینه شود.
شبکه های عصبی در حیطه های مختلف مانند شبیه سازی مغز، پردازش تصویر، شناسایی الگوها و داده کاوی کاربردهای فراوانی دارند. ساختار این شبکه ها به گونه ای است که توانایی تطبیق خود با انواع داده های مختلف را دارد و می تواند به صورت خودکار ویژگی های مهم داده ها را شناسایی کند.
