اگر در حال تحقیق در مورد شبکه های عصبی هستید خوشحال خواهیم بود که در این راه با شما هم قدم شویم. در مجموعه آموزشی پی استور محصولات متنوعی از جمله پیاده سازی ها، فیلم های آموزشی و پاورپوینت های ارائه کلاسی موجود می باشد که بسته به نیاز شما می توانید از آن ها استفاده کنید.
می‌توانید با کلیک بر روی مباحث مختلف، جزئیات کاملی از محصولات موجود را ملاحظه نمایید.
برای تهیه و دانلود موارد مورد نیاز خود می توانید بر روی محصولات زیر کلیک کنید.
پاورپوینت شبکه عصبی SOM — مزایا، معایب + انواع و کاربرد
SOM که شکل مختصر عبارت Self-Organizing Map است؛ به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و بهبود فهم ما از ساختار داده‌ها به شمار می‌رود. در همین راستا و برای توضیح موارد بیشتری از این موضوع پاورپوینت شبکه عصبی SOM را در 20 اسلاید قابل ویرایش آماده کرده و خدمت شما عزیزان ارائه نموده‌ایم که مناسب انواع تحقیقات آکادمیک است و برای افزایش هر چه بیشتر آگاهی شما از این موضوع می‌تواند بسیار مفید باشد.
پاورپوینت پرسپترون چند لایه — ساختار و ابزارهای آن
پرسپترون چندلایه به عنوان یکی از پایه های اصلی در یادگیری عمیق است. تا پیشرفتهای آینده در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تحت تاثیر قرار دهد. با پیشرفت های مستمر در الگوریتم ها، سخت افزار و کتابخانه های نرم افزاری انتظار می رود که کاربردها و عملکرد MLP به طور مداوم بهبود یابد. هدف ما از طراحی پاورپوینت پرسپترون چند لایه آشنایی شما با ساختار پرسپترون و نرم افزارها و ابزارهای مرتبط با پرسپترون می باشد که در 21 اسلاید در دونسخه PDF و PPTX با قابلیت ویرایش برای ارائه کلاسی شما آماده سازی شده است.
پاورپوینت شبکه عصبی پیچشی — Convolutional Neural Networks
آموزش مدل های CNN با پارامترهای اولیه کمتر، آسان تر از سایر شبکه های عصبی است از شبکه های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) برای حل مسائل پیچیده با کاربردهای متفاوت می توان استفاده کرد CNN ها می توانند داده ها را پردازش کرده و پیش بینی های دقیقی ارائه دهند. هدف ما از طراحی پاورپوینت شبکه عصبی پیچشی آشنایی شما با ساختار و لایه های تشکیل دهنده شبکه عصبی CNN می باشد که در 21 اسلاید در دو نسخه ppt و pdf برای ارائه کلاسی شما طراحی شده و دارای قابلیت ویرایش می باشد.
پاورپوینت انواع سلول ها و لایه ها در شبکه های عصبی — وظایف و کاربردها
شبکه های عصبی به دلیل قابلیت یادگیری، پردازش سریع و دقیق اطلاعات، قابلیت پیش بینی و تحلیل داده های پیچیده، در بسیاری از زمینه ها مورد استفاده قرار می گیرند. به عنوان مثال در زمینه تشخیص تصاویر، تحلیل داده های پزشکی، تشخیص صدا و غیره استفاده می شود. در پاورپوینت انواع سلول ها و لایه ها در شبکه های عصبی قصد بر این است تا شما را با انواع سلول ها و لایه ها در شبکه های عصبی، لایه های شبکه عصبی و وظایف اصلی لایه های ورودی آشنا کنیم. این پاورپوینت در 25 اسلاید برای ارائه های کلاسی و آکادمیک شما طراحی شده که دارای قابلیت ویرایش می باشد.
پاورپوینت انواع شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
در پاورپوینت انواع شبکه های عصبی مصنوعی می خواهیم درمورد تعریف شبکه عصبی مصنوعی و انواع آن ها صحبت کنیم. این پاورپوینت با طراحی آکادمیک خود مناسب ارائه کلاسی در سطح کارشناسی و کارشناسی ارشد می باشد. پاورپوینت حاضر دارای 22 اسلاید می باشد و قابل ویرایش است. در ادامه توضیحات بیشتری درمورد این پاورپوینت آورده شده است.
پاورپوینت ساخت شبکه عصبی در پایتون — معرفی کتابخانه ها و مثال عملی
پاورپوینت ساخت شبکه عصبی در پایتون با هدف ارائه اطلاعات در زمینه شبکه‌های عصبی در پایتون و موارد مهم زیر شاخه آن در بستر پاورپوینت برای افزایش آگاهی شما طراحی و تهیه شده است. عناوین قابل توجهی که در این پاورپوینت بیان گردیده اند عبارتند از: تعریف شبکه عصبی و کاربرد آن، کتابخانه‌هایی که در پایتون برای ساخت شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود، بهینه‌سازی شبکه‌ی عصبی، پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز برای ساخت شبکه‌های عصبی همچون تنسورفلو و کراس و معرفی مفاهیم اولیه شبکه‌ی عصبی و ساخت یک شبکه‌ی عصبی ساده در پایتون. پاورپوینت حاضر در 21 اسلاید قابل ویرایش تهیه و عرضه شده و مناسب انواع تحقیقات و ارئه‌های آکادمیک شما است.
پاورپوینت انواع شبکه های عصبی مصنوعی — آینده و کاربردها
شبکه های عصبی مصنوعی ابزاری قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی هستند که با استفاده از ساختاری مشایه ساختار مغز انسان قادر به یادگیری و تشخیص الگوها و روابط پیچیده هستند. این شبکه ها با استفاده از الگوریتم های یادگیری می توانند به تحلیل داده ها و بسیاری از وظایف دیگر بپردازند. ما قصد داریم در پاورپوینت انواع شبکه های عصبی مصنوعی به بررسی ساختار شبکه های مصنوعی، کاربردهای شبکه مصنوعی و روش های آموزش شبکه های عصبی مصنوعی شما را آشنا کنیم. این پاورپوینت در 23 اسلاید برای ارائه کلاسی شما طراحی شده و قابل ویرایش نیز می باشد.
پاورپوینت کتابخانه پای تورچ (PyTorch)
در پاورپوینت کتابخانه پای تورچ (PyTorch) قصد داریم به بررسی ساختار اصلی PyTorch، آموزش مدل های عصبی با PyTorch و نصب و راه اندازی این کتابخانه متن باز بپردازیم زیرا PyTorch یکی از قدرتمندترین و محبوب ترین کتابخانه های یادگیری عمیق در پایتون می باشد که به دلیل انعطاف پذیری و امکانات پیشرفته یکی از بهترین انتخاب ها برای پروژه های یادگیری عمیق و انجام تحقیقات در این زمینه محسوب می شود.
پاورپوینت کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow)
پاورپوینت کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow) با هدف ارائه اطلاعاتی درمورد کتابخانه متن باز تنسورفلو طراحی گردیده است. در این پاورپوینت به بررسی ویژگی‌ها، کارکرد، کاربرد، نحوه نصب و کار با تنسورفلو و چگونگی استفاده از عملگر در تنسورفلو پرداخته شده است. ساخت و آموزش مدل‌های عصبی، پیاده‌سازی انواع مدل‌های عصبی همچون مدل‌های عصبی CNN، Autoencoder و RNN از دیگر مواردی است که به صورت جامع و دقیق در پاورپوینت فعلی توضیح داده شده است. پاورپوینت کتابخانه تنسورفلو در 24 اسلاید طراحی شده که قابل ویرایش بوده و مناسب انواع تحقیقات و ارائه کلاسی شما است.
پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی
در این پست پاورپوینت درمورد شبکه های عصبی مصنوعی قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی ANN شبیه به شبکه عصبی در مغز انسان است و عملکردی مشابه با نورون‌های مغزی دارد. شبکه‌های عصبی جزو الگوریتم‌های یادگیری ماشین بوده و از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این پاورپوینت آماده در 21 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.
پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی
در این بخش پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی ANN شبیه به شبکه عصبی در مغز انسان است و عملکردی مشابه با نورون‌های مغزی دارد. شبکه‌های عصبی جزو الگوریتم‌های یادگیری ماشین بوده و از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این پاورپوینت آماده در 24 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری ICA در متلب
در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری ICA در متلب قرار داده شده است. برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از مهم ترین الگوریتم ها، الگوریتم رقابت استعماری یا Imperialist Competitive Algorithm می باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم مورچه ACO در متلب
در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم مورچه ACO در متلب قرار داده شده است. برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از مهم ترین الگوریتم ها، الگوریتم کلونی مورچگان یا الگوریتم مورچه ACO می باشد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب قرار داده شده است. شبکه‌های عصبی Artificial neural network از تعداد زیادی عنصر پردازشی فوق‌العاده به‌هم‌پیوسته به نام نرون تشکیل‌شده که برای حل یک مسئله با یکدیگر به‌صورت هماهنگ عمل می‌کند. شبکه عصبی یک الگوریتم نیست بلکه یک چارچوب برای بسیاری از الگوریتم های مختلف از جمله یادگیری ماشین برای همکاری و پردازش اطلاعات پیچیده است.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم گرگ خاکستری GWO می باشد. که در این بخش سورس کد آماده آن در متلب برای یک دیتاست ساده (دیتاست سرطان سینه) نوشته شده است.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب
برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم وال یا WOA می باشد. که در این بخش سورس کد آماده آن در متلب برای یک دیتاست ساده (دیتاست سرطان سینه) نوشته شده است.
تعیین وزن شبکه عصبی با الگوریتم PSO در متلب
در این بخش سورس کد تعیین وزن شبکه عصبی با الگوریتم PSO در متلب قرار داده شده است. برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها الگوریتم PSO می باشد.
آموزش شبکه عصبی RBF در متلب
در این بخش فیلم آموزش شبکه عصبی RBF در متلب قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سیستم های پیچیده هستند.
فیلم آموزش شبکه عصبی Heb در متلب
در این بخش فیلم آموزش شبکه عصبی Heb در متلب قرار داده شده است. شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای یادگیری ماشین، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سیستم های پیچیده هستند. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش است. در این فیلم آموزشی علاوه بر توضیحات سورس کد در متلب، شبکه عصبی Heb نیز توضیح داده می شود.
خوشه بندی طیفی با شبکه های عصبی گرافی برای اجتماع گراف ها
در این مقاله یک نوع روش خوشه بندی طیفی (SC) برای یافتن جوامع کاملاً متصل بر روی یک گراف معرفی شده است. از SC می توان در شبکه های عصبی مبتنی بر گراف (GNN) برای جمع آوری گره های متعلق به یک خوشه استفاده کرد.