فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش در 86 اسلاید به صورت متنی همراه با عکس میباشد.
از جمله مطالب فایل دانلودی:
مقدمه
شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
الهام از طبیعت
Perceptron
توانائی پرسپترون
توابعی که پرسپترون قادر به یادگیری آنها میباشد
توابع بولی و پرسپترون
اضافه کردن بایاس
آموزش پرسپترون
قانون پرسپترون
الگوریتم gradient descent
بدست آوردن قانون gradient descent
محاسبه گرادیان
خلاصه یادگیری قانون دلتا
مشکلات روش gradient descent
تقریب افزایشی gradient descent
مقایسه آموزش یکجا و افزایشی
شبکه های چند لایه
یک سلول واحد
تابع سیگموئید
الگوریتم Back propagation
الگوریتم Back propagation
الگوریتم BP
شرط خاتمه
مرور الگوریتم BP
افزودن ممنتم
قدرت نمایش توابع
فضای فرضیه و بایاس استقرا
قدرت نمایش لایه پنهان
قدرت نمایش لایه پنهان
قدرت تعمیم و overfitting
دلایل رخ دادن overfitting
مثال: تشخیص ارقام
روشی که وزنها یاد گرفته میشوند
شبکه چه چیزی را یاد میگیرد؟
مثالی از تنوع ارقام دستنویس
انواع اتصالات شبکه
انواع مختلف یادگیری
اعمال Backpropagation به تشخیص اشیا

بخشی از متن:
شبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری میباشد.
یادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای داده های آموزشی مصون بوده و اینگونه شبکه ها با موفقیت به مسائلی نظیر شناسائی گفتار، شناسائی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.
شبکه عصبی چیست؟
روشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد پردازشی ساخته میشود.
شبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.