تبدیل حرف به صدا در زبان فارسی به کمک شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه ای

عنوان: تبدیل حرف به صدا در زبان فارسی به کمک شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه ایفرمت: docتعداد صفحات: 24 صفحهحجم: 378 کیلوبایتقابلیت ویرایش را دارد

تحقیق در مورد سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فرمت فایل Word و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 45

تحقیق سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فایل Word)تعداد صفحات 45

با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکه‌ها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
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

ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج 
چکیده.به عنوان یک طرح کارامد برای ارائه اطلاعات و مکانیسم شبیه سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی(FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به هر حال FCMs سنتی روش کارامدی را برای تعیین حالت سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs برای سیستم های پیچیده بستگی به توان کارشناسی دارد.مدل های ایجاد شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص بودن مدل و مشکلاتی از نظر دسترسی به حد معقول خود دارند.در این مقاله ما یک شبکه عصبی فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح می کنیم به گونه ای که تعیین اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به این ترتیب، مدل FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند.به این ترتیب تفاسیر مشخصی در ارتباط با دلایل FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ایجاد صحت در عملکرد، روش های بیان شده در پیش بینی بی نظمی های سری زمانی تست می گردد.بررسی های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مطرح شده را نشان می دهد.

شبکه عصبی کامپیوتری با استفاده حالت ریسک و تقویت یادگیری

حفاظت از شبکه های عصبی کامپیوتری در رابطه زیر ساخت های فن آوری اطلاعات،حوادث مخرب و اتفاقی فعال هستند. با توجه به پیچدگی روبه و با سرعتی که رشد از سیستم های حملات می توانند به طور خودکار راه اندازی شوند اقدامات موثر لازم برای کاهش حادثه در شبکه  انجام می شود. این جا به حفاظت  شبکه کامپیوتری عصبی که می توان با استفاده از تقویت یادگیری  و ارزیابی ریسک برای عمل مطلوب ، یا سیاستی که داده های  شبکه کامپیوتری  در این شرایط بهبودی خود را  بدست می آورند اشاره میشود.

شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.

تشخیص الفبای انگلیسی با استفاده از شبکه های عصبی در .net

نرم افزار تشخیص حروف انگلیسی در شبکه های عصبی پرسپترون است که با استفاده از پروژه دانشگاهی شما می توانید کلی برنامه با استفاده از شبکه های عصبی بنویسید.این پروژه بیشتر جنبه هوش مصنوعی دارد که به دانشجویان رشته هوش مصنوعی کمک میکند تا فهم کاملی از پیاده سازی شبکه های عصبی را داشته باشند در این برنامه الگو ها در یک فایل تکست ذخیره شده که پس آموزش دادن برنامه با این الگو ها الگوی خود را در صفحه (هر نقطه به عنوان یک پیکسل است)رسم نموده و سپس برنامه کارکتر شما را تشخیص خواهد داد.منتظر محصولات بعدی ما باشید.