lecture1 neural networks
DESCRIPTION
Lecture1 Neural NetworksTRANSCRIPT
![Page 1: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/1.jpg)
هايسيستمشبكههايعصبيوفازي
:فصلاولمقدمه
دکترسيدصالحي:استاد
![Page 2: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/2.jpg)
سرفصلمطالب
عصبياي بر شبكه هاي مقدمهنورون زيستي
نورونمدليادگيري در شبكه هاي عصبي
قانون هاي يادگيري در شبكه هاي عصبي الگوها نكاتي از بازشناسي تعليم شبكه پرسپترون تک اليه
اليهشبكه هاي جلوسوي چندالگوريتم پس انتشارخطا
۹۵-۹۴بهار 2
![Page 3: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/3.jpg)
سرفصلمطالبدرس
عصبيشبكه هايتوسطاساسيمولفه هايتحليلآماريروشبهاساسيمولفه هايتحليلخطيخودانجمنيحافظهاليهچندعصبيشبكه هايتوسطاساسيمولفه هايتحليل
غيرخطياساسيمولفه هايتحليل
مقدمه اي بر شبكه هاي عصبي عميق شبكه هاي عصبي با توابع پايه شعاعي
۹۵-۹۴بهار 3
![Page 4: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/4.jpg)
سرفصلمطالبدرس
خودسازماندهعصبي شبكه هاييادگيري رقابتي خودسازمانده نگاشتچندي كردن برداري كوهوننشبكه
شبكه هاي بازگشتيشبكه هاپفيلد سازيشبكه هاپفيلد در بهينهكاربرد ايبازگشتي اليهشبكه هاي
۹۵-۹۴بهار ۴
![Page 5: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/5.jpg)
مطالبدرسسرفصل
سيستم هاي فازي فازي و عمليات بر روي آنهامجموعه هايروابط فازي و اصل توسعهآنگاه فازي-متغيرهاي زباني و قواعد اگرمنطق فازي و استدالل تقريبياستنتاج فازي
۹۵-۹۴بهار ۵
![Page 6: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/6.jpg)
درسبرخيمنابعمفيدبراي «Neural Networks and Learning Machines», Simon Haykin,
3rd Edition, Prentice Hall, 2009
«Neural Networks, a Comprehensive Foundation», Simon
Haykin, 3rd Edition
«Neural Networks Design», Martin T. Hagan, 2rd Edition
«Introduction to Artificial Neural Systems», J.M. Zurada,
1992
«Fundamentals of Neural Networks: architectures, algorithms,
and applications», L. Fausett, 1994
«A Course in Fuzzy Systems and Control », L. Wang, Prentice
Hall, 1997
۹۵-۹۴بهار 6
![Page 7: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/7.jpg)
ارزيابينحوه نمره ۵: ميان ترمامتحاننمره8: امتحان پايان ترمنمره6: كوئيزها، تكاليف و پروژه هايک نمره تشويقي به تناسب)نمره 2: سمينار از مباحث جديد
(كيفيت مطلب
دستياران آموزشي:خانم رستگار آقاي شاهين آقاي عباسي
۹۵-۹۴بهار 7
![Page 8: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/8.jpg)
نارمجالتمفيدبرايانتخابموضوعسمي
IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems
Neural Networks, Elsevier
Neural Computation, MIT Press
Neurocomputing, Elsevier
۹۵-۹۴بهار 8
![Page 9: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/9.jpg)
What Is a Artificial Neural Network?
A neural network is a massively parallel
distributed processor made up of simple
processing units, which has a natural propensity
for storing experimental knowledge and making
it available for use. Neural networks resemble
the brain:
Knowledge is acquired from the environment through a
learning process.
Interneuron connection strengths, known as synaptic
weights, are used to store the acquired knowledge.
۹۵-۹۴بهار ۹
![Page 10: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/10.jpg)
Benefits of Artificial Neural Networks (I)
Nonlinearity: nonlinear components
Input-output mapping: supervised learning, nonparametric
statistical inference (model-free estimation, no prior
assumptions),
Adaptivity: a neural network may be designed to change its
synaptic weights in real time. Can deal with nonstationary environments.
Contextual information: Every neuron in the network
potentially influences every other neuron, so contextual
information is dealt with naturally.
۹۵-۹۴بهار 10
![Page 11: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/11.jpg)
Benefits of Artificial Neural Networks (II)
Fault tolerance: capable of robust computation.
Uniformity of analysis and design: common components
(neurons), sharability of theories and learning algorithms, and
seamless integration based on modularity.
Neurobiological analogy: Neural nets motivated by
neurobiology, and neurobiology also turning to neural
networks for insights and tools.
۹۵-۹۴بهار 11
![Page 12: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/12.jpg)
مقايسهرايانهومغزانسان
درمي كند،عملبهتردقيقوسريعمحاسباتدررايانهگرچهبهحيواناتوانسانمغز(...وگفتارتصوير،)تشخيصودرك
.مي كندعملسريع تروبهترمراتب
: واكنش الكترونيكي
سرعت باال: واكنش الكتروشيميايي
سرعت پايين
۹۵-۹۴بهار 12
![Page 13: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/13.jpg)
:توانايي باالي مغز دردهاطالعات مفقود شو يا عدم قطعيتپردازش اطالعات با
؟مي كندمغز چگونه پردازش ؟آن ساختمانند ماشين هاييآيا مي شود
رايانه زييا چند سيستم پردازش مركيک
مغز نورون 1011حدود 10۴هر نورون حدود
.ردداديگر نورون هاياتصال با
باالسرعت پردازش موازي
۹۵-۹۴بهار 13
![Page 14: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/14.jpg)
ساختارکليشبكههايعصبيمصنوعي
بهوزنداراتصاالتطريقازكهنورونتعدادي.مي شوندمتصلهم
ورودينورون هاي
خروجينورون هاي
پنهاننورون هاي
گره يا نورونnode
وزنweight
۹۵-۹۴بهار 1۴
![Page 15: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/15.jpg)
تعليمشبكههايعصبي
مي شوندبرنامه ريزيرايانه ها.مي بينندتعليمعصبيشبكه هاي.شبكهتعليم:
گونهتداعيانجمنيارتباطاتوالگوهايادگيري(Association)
استشبكهوزن هايتغييرعملدريادگيرياين.
۹۵-۹۴بهار 1۵
![Page 16: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/16.jpg)
چگونه حل مي شودالزم نيست از قبل بدانيم مسأله.هنگام تعليم:
مي كنددانش اخذ ( خروجي–وروديداده هاي )شبكه از محيطش.
براي تعليم شبكه:ساختار مناسبمقادير اوليه وزن هاشيوة مناسب تعليم
تعليمشبكههايعصبي
۹۵-۹۴بهار 16
![Page 17: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/17.jpg)
شبكة استاتيک:مي دهدايلحظهپاسخوروديبه.
ديناميکشبكة:داردنياززمانبهدادنپاسخبراي.
انواعشبكههايعصبيمصنوعي
۹۵-۹۴بهار 17
![Page 18: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/18.jpg)
نورونهايساختارکليزيستي
۹۵-۹۴بهار 18
![Page 19: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/19.jpg)
سانعصبيبدنانسيستماطالعاتدرجريان
Central to the system is the brain: continually receives
information, perceives it, and makes appropriate decisions.
The receptors convert stimuli from the human body or the
external environment into electrical impulses
The effectors convert electrical impulses generated by the
neural net into discernible responses as system outputs.
۹۵-۹۴بهار 1۹
![Page 20: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/20.jpg)
Structural Organization of the Brain
Small to large-scale organizations
Molecules, Synapses, Neural microcircuits
Dendritic trees, Neurons
Local circuits
Interregional circuits: pathways, columns,
topographic maps
Central nervous system
۹۵-۹۴بهار 20
![Page 21: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/21.jpg)
۹۵-۹۴بهار 21
![Page 22: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/22.jpg)
Topographic Maps in the Cortex
Nearby location in the stimulus space are mapped to nearby
neurons in the cortex.
Thus, it is like a map of the sensory space, thus the term
topographic organization.
۹۵-۹۴بهار 22
![Page 23: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/23.jpg)
نورونزيستي
۹۵-۹۴بهار 23
![Page 24: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/24.jpg)
عملكردنورونهايزيستي
ايندربرسد،مشخصيميزانبهدندريت هاغشاءرويواردهورودي هايحجماگر.مي رسدمعينيسطحبهغشاءرويكلپتانسيلهنگام
مي فرستدآكسون اشدرونبهوتوليدپالسيپاسخنورون.
تحريکجهتدرورودي هابرخي•(excitatory)جهتدربرخيو
كردنآتشاز(inhibitory)ممانعت.هستندسلول
يلپتانسازتحريکپتانسيلهرگاه•بيشترآستانه ايحدميزانبهمهار.مي ك ندآتشسلولشود،
۹۵-۹۴بهار 2۴
![Page 25: Lecture1 Neural Networks](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022020118/56d6be8f1a28ab301692a5a2/html5/thumbnails/25.jpg)
زيستيمدلنورونهاي
۹۵-۹۴بهار 2۵