پاورپوینت سیستم عصبی پیچشی

جزئیات و دانلود پاورپوینت سیستم عصبی پیچشی

تعداد اسلایدهای پاورپوینت: 22 اسلاید

لازم به ذکر است که در بعضی اسلاید های این پاورپوینت توضیحات لازم، به صورت Note (پا ورقی) نوشته شده است که می توانید در حین ارائه از این note ها استفاده کنید.

پاورپوینت سیستم عصبی پیچشی در قالب ppt. یا pptx. می‌باشد و با اسلاید های گرافیکی و جذاب به شما کمک می‌کند یک ارائه بی‌نظیر داشته باشید. با دانلود این پاورپوینت می‌توانید به راحتی آن را ویرایش و شخصی‌سازی کنید.

پاورپوینت ارائه شده در مورد سیستم عصبی پیچشی به شکل کامل و جامع تهیه و تدوین شده است. این ارائه با تصاویر گویا و جذابی که در خود دارد مخاطب را برای فراگیری و استفاده کامل از آن وا می دارد. یکی از بهترین پاورپوینت هایی که می توانید در بستر اینترنت در مورد موضوع ذکر شده پیدا کنید را در اختیار شما قرار داده ایم و امیدواریم از مطالب آن نهایت استفاده را ببرید. ارائه کامل و جذاب شما از اهداف مجموعه فارسی درس است و تلاش ما برداشتن قدم هایی هر چند کوچک در راستای اهداف شما است.

نمونه ای از اسلاید های پاورپوینت سیستم عصبی پیچشی

فهرست مطالب اسلاید های داخل پاورپوینت

• مقدمه
• تاریخچه
• طراحی
• لایه‌های پیچشی
• لایه‌های ادغام
• یادگیری
• ابر پارامترها
• محاسبه اندازه خروجی لایه پیچشی

دانلود پاورپوینت آماده سیستم عصبی پیچشی

شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی convolutional neural network) CNN) یا ConvNet رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی پیچشی به منظور کمینه کردن پیش‌پردازش‌ها از گونه‌ای از پرسپترونهای چندلایه استفاده می‌کنند.

ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌ شده‌ است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.

شبکه‌های عصبی پیچشی مشابه سیستم پردازش دیداری در موجودات زنده عمل می‌کنند. از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد.

اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود.

لایه‌های پیچشی یک عمل پیچش را روی ورودی اعمال می‌کنند، سپس نتیجه را به لایه بعدی می‌دهند. این پیچش در واقع پاسخ یک تک‌نورون را به یک تحریک دیداری شبیه‌سازی می‌کند. هر نورون پیچشی داده‌ها را تنها برای ناحیه پذیرش خودش پردازش می‌کند. مشبک‌کردن به شبکه‌های پیچشی این اجازه را می‌دهد که انتقال، دوران یا اعوجاج ورودی را تصحیح کنند.

اگرچه شبکه‌های عصبی پیش‌خور کاملاً همبند می‌توانند برای یادگیری ویژگی‌ها و طبقه‌بندی داده به کار روند، این معماری در کاربرد برای تصاویر به کار نمی‌رود. در این حالت حتی برای یک شبکه کم‌عمق تعداد بسیار زیادی نورون لازم است. عمل پیچش یک راه‌حل برای این شرایط است که تعداد پارامترهای آزاد را به عمیق‌تر کردن شبکه کاهش می‌دهد.

توضیحاتی درباره پاورپوینت آماده

این پاورپوینت در قالب pptx. یا همان ppt. قابل دانلود می‌باشد. پاورپوینت سیستم عصبی پیچشی در محیط Microsoft Powerpoint طراحی شده و در 22 اسلاید در اختیار شما قرار داده شده است. کیفیت و صحت اطلاعات مربوط به این پاورپوینت توسط تیم نشریه فارسی درس تایید شده است و شما با چند کلیک می‌توانید به راحتی این پاورپوینت را دریافت کنید. درصورت بروز هرگونه اشکال می‌توانید با ما در تماس باشید.

Torsional nervous system powerpoint – slide – presentation