مقاله انواع شبکه های عصبی و کاربرد آنها در الکترونیک

این مقاله به بررسی انواع شبکه‌ های عصبی مصنوعی و کاربردهای آنها در زمینه الکترونیک پرداخته و نشان می‌ دهد چگونه این شبکه‌ ها در حل مسائل پیچیده‌ای مانند پردازش سیگنال، کنترل خودکار، و طراحی سیستم‌های هوشمند الکترونیکی مؤثر هستند.

مقدمه:
شبکه‌ های عصبی مصنوعی یکی از مهم‌ترین ابزارهای محاسباتی الهام‌ گرفته از مغز انسان هستند که توانایی یادگیری و تعمیم را به سیستم‌های کامپیوتری می‌دهند. این شبکه‌ها با تقلید از ساختار نورون‌های زیستی، قادر به پردازش اطلاعات پیچیده و یادگیری الگوها هستند، که این ویژگی‌ها آن‌ها را برای کاربردهای مختلف در علوم الکترونیک و مهندسی بسیار جذاب کرده است.

الکترونیک، به عنوان یکی از شاخه‌های حیاتی علوم مهندسی، نیازمند ابزارها و روش‌هایی است که بتوانند پیچیدگی‌ های موجود در پردازش سیگنال‌ها و کنترل سیستم‌ها را به طور مؤثر مدیریت کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی، با قابلیت‌های یادگیری و تعمیم‌پذیری، می‌توانند به‌ طور قابل‌ توجهی در بهبود عملکرد سیستم‌های الکترونیکی نقش ایفا کنند.

این مقاله به معرفی انواع شبکه‌ های عصبی مصنوعی پرداخته و کاربردهای مختلف آن‌ها در زمینه‌های گوناگون الکترونیک، از جمله پردازش سیگنال، کنترل خودکار و طراحی سیستم‌های هوشمند را بررسی می‌کند.

چکیده
این مقاله به معرفی شبکه‌ های عصبی، شامل تاریخچه و ویژگی‌های اصلی نورون‌ های بیولوژیک می‌ پردازد و سپس به بررسی ساختار شبکه‌ های عصبی مصنوعی می‌ پردازد. در این بررسی، تعریف شبکه‌ های عصبی مصنوعی، انواع توابع فعال‌ ساز، روش‌ های یادگیری شبکه‌های عصبی، و مدل‌ های پرسپترون، MPL و هاپفیلد مورد بحث قرار گرفته است. در نهایت، یک کاربرد شبکه‌ های عصبی در پردازش تصویر، با تمرکز بر آشکار سازی چهره در تصاویر رنگی، بررسی شده است.

فهرست مطالب:
مقدمه
فصل اول : مقدمه ای بر شبکه های عصبی
تاریخچۀ شبکه های عصبی
نرون طبیعی
یادگیری در سیستم های بیولوژیک
شباهت شبکۀ عصبی زنده و مصنوعی
کاربرد شبکه های عصبی
فصل دوم : ساختار شبکه های عصبی مصنوعی
تعریف شبکه های عصبی مصنوعی
نرون های مصنوعی
اجزای یک شبکه عصبی
الگو برداری از مغز انسان
افزایش سرعت
حساسیت بالا به رخداد اشتباه
رایانه ها قادر نیستند از تجربیات گذشته استفاده نمایند
عدم ارائۀ پاسخ مناسب در شرایط جدید
ویژگی های شبکه های عصبی مصنوعی
قابلیت یادگیری
قابلیت تعمیم
پردازش موازی
مقاوم بودن
قابلیت کاربری
تشخیص داده های اشتباه
تحمل خطا
غیر خطی بودن
تصویر کردن ورودی – خروجی
معایب شبکه های عصبی
انواع توابع انتقال
یادگیری شبکه های عصبی
یادگیری نظارت شده
یادگیری نظارت نشده
یادگیری تقویت یافته
الگوریتم پس انتشار خطا
آموزش دلتا
آموزش ترکیبی
آموزش رقابتی
آموزش هب
ساختارهای مختلف شبکه های عصبی مصنوعی
شبکه های پسخور
شبکه های پیش خور
شبکه های پیش خور تک لایه
شبکه های پیش خور چند لایه
پرسپترون
یادگیری پرسپترون
یادگیری پرسپترون مبتنی به روش برداری
محدودیت های پرسپترون
شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه
رفع مشکل
حل مشکل
مدل جدید
قاعدۀ جدید فراگیری
بررسی مجدد مساله یای حذفی (XOR)
شبکۀ هاپفیلد
فصل سوم : چند نمونه از کاربردهای شبکه های عصبی
آشکارسازی چهره با شبکه های عصبی در تصاویر رنگی
مقدمه
مشخصات رنگ پوست انسان
استخراج رنگ پوست
تولید رنگ پوست در فضایرنگی  cbcr
شبکه های عصبی پیشنهادی
نتایج آزمایشات
نتایج آزمایش اترویفریمهای ویدئویی
آشکارسازی چهره
منابع