شبکه عصبی
*مقاله ای در مورد سیستم شبکه ی عصبی در قالب WORDو قابل ویرایش*
نگاهی بر محتوای فایل:
فهرست :
مقدمه ای بر شبکههای عصبی مصنوعی
تاریخچه شبکههای عصبی مصنوعی
شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
الهام از طبیعت
شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
پرسپترون
الگوریتم یادگیری پرسپترون
الگوریتم gradient descent
مشکلات روش gradient descent
تقریب افزایشی gradient descent
الگوریتم Back propagation
قدرت نمایش توابع
انواع آموزش شبکه
برخی زمینه های شبکه های عصبی
سبکهای معماری شبکههای عصبی
قواعد یادگیری در شبکههای عصبی
آموزش شبکههای عصبی
آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive)
تفاوتهای شبکههای عصبی با روشهای محاسباتی متداول و سیستمهای خبره
انواع یادگیری برای شبکه های عصبی
یادگیری با ناظر
یادگیری تشدیدی
یادگیری بدون ناظر
معایب شبکه های عصبی
مزیتهای شبکه های عصبی
سیستم خبره
سیستم خبره چیست؟
ساختار یک سیستم خبره
استفاده از منطق فازی
مزایا و محدودیتهای سیستمهای خبره
کاربرد سیستمهای خبره
چند سیستم خبره مشهور
مروری بر کاربردهای تجاری
بازاریابی
بانکداری و حوزه های مالی
پیش بینی
سایر حوزه های تجاری
کاربرد مدلهای شبکه عصبی در پیشبینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس
کاربرد مدل شبکه عصبی در پیشبینی ورشکستگی شرکتهای بازار بورس
تبیین مفهوم ورشکستگی
متغیرهای مدل تحقیق
اطلاعات شرکتهای نمونه تحقیق
تعیین مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیشبینی ورشکستگی شرکتها
تعیین مدل بهینه شبکه عصبی چهار لایه برای پیشبینی ورشکستگی شرکتها
مقایسه مدلهای شبکه عصبی سه و چهار لایه برای پیشبینی ورشکستگی اقتصادی
پیشبینی ورشکستگی اقتصادی شرکتها در سالهای و
روند ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس در دوره ـ
جمعبندی و نتیجهگیری
منابع.
شبکه عصبی چیست؟
روشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود.
شبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.
گریزی به مقدمه:
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 ...
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
- محاسبه یک تابع معلوم
- تقریب یک تابع ناشناخته
- شناسائی الگو
- پردازش سیگنال
- یادگیری انجام موارد فوق
گریزی به تاریخچه:
با وجود اینکه اشتیاق عمومی و سرمایهگذاریهای موجود به حداقل خود رسیده بود، برخی محققان تحقیقات خود را برای ساخت ماشینهایی که توانایی حل مسائلی از قبیل تشخیص الگو را داشته باشند، ادامه دادند ..
الهام از طبیعت:
مطالعه شبکه های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم های یادگیر طبیعی است که در آنها یک مجموعه پیچیده از نرونهای به هم متصل در کار یادگیری دخیل هستند.
گمان میرود که مغز انسان از تعداد 10 11 نرون تشکیل شده باشد که هر نرون با تقریبا 104 نرون دیگر در ارتباط است.
سرعت سوئیچنگ نرونها در حدود 10-3 ثانیه است که در مقایسه با کامپیوترها 10 -10 ) ثانیه ( بسیار ناچیز مینماید. با این وجود آدمی قادر است در 0.1 ثانیه تصویر یک انسان را بازشناسائی نماید. این قدرت فوق العاده باید از پردازش موازی توزیع شده در تعدادی زیادی از نرونها حاصل شده باشد.
تعداد صفحات:46
شبکه عصبی