این سوال که آیا انسان توانا تر است یا کامپیوتر موضوعی است که ذهن بشر را به خود مشغول کرده است.
اگر جواب این سوال انسان است چرا کامپیوتر اعمالی مانند جمع و ضرب و محاسبات پیچیده را در کسری از ثانیه انجام می دهد، حال آنکه انسان برای انجام آن به زمان زیادی نیازمند است. واگر جواب آن کامپیوتر است چرا کامپیوتر از اعمالی مانند دیدن و شنیدن که انسان به راحتی آنها را انجام می دهدعاجزاست.جواب این مسئله را باید در ذات اعمال جستجو کرد . اعمال محاسباتی اعمالی هستند سریالی و پی در پی به همین دلیل توسط کامپیوتر به خوبی انجام می شوند.حال آنکه اعمالی مانند دیدن وشنیدن کارهای هستند موازی که مجمو عه ای از داده های متفاوت و متضاد در آنها تفکیک و پردازش می شوندو به همین دلیل توسط انسان به خوبی انجام می شوند. در واقع مغز انسان اعمال موازی را به خوبی درک و آنها را انجام می دهدو کامپیوتر اعمال سریالی را بهتر انجام می د هد.حال باید دیدآیا می توان این اعمال موازی و در واقع ساختار مغز انسان را به نوعی در کامپیوتر شبیه سازی کرد و آیا می توان امکان یادگیری که از جمله توانایی های انسان است به نوعی در کامپیوتر مدل سازی نمود.این کار به نوعی در انسان هم انجام می شود و زمان انجام آن عمدتا در کودکی است.به عنوان مثال یک کودک ممکن است یک شی مانند چکش را نشناسد اما هنگامی که آن را می بیند واسم آن را یاد می گیرد و سپس چند چکش متفاوت را می بینداین شی را بخوبی می شناسدو اگر بعد از مدتی چکشی را که تا کنون آن را ندیده است ببیند به راحتی تشخیص می دهد که شی مورد نظر یک چکش است و تنها از نظر جزئیات با چکش های مشابه که قبلا دیده است تفاوت دارد.
لازم به ذکر است که شبکه های عصبی تنها در یادگیری کاربرد ندارند، بلکه تمام مسائل جدید وکلاسیک توسط آنها قابل حل می باشد.اما آنچه شبکه های عصبی بدان نیازمند است مثالها و نمونه های مفید وکافی است که بتواند به خوبی فضای مسئله را پوشش دهند.حال باید دیدچگونه می توان شبکه عصبی انسان را به نوعی شبیه سازی نمود، برای این کار نخست به ساختار مغز و سیستم عصبی انسان نگاهی گذرا می اندازیم.
مغز انسان یکی از پیچیده ترین اعضای بدن است که تا کنون نیز به درستی شناخته نشده است و شاید اگر روزی به درستی شناخته شودبتوان شبیه سازی بهتری از آن انجام داد و به نتایج بهتری درباره هوش مصنوعی رسید.تحقیقات در مورد شبکه های عصبی نیز از زمانی آغاز شد که رامون سگال درباره ساختار مغز و اجزای تشکیل دهنده آن اطلاعات و نظراتی ارائه کرد. او در اوایل قرن بیستم مغز را به عنوان اجتماعی از اجزای کوچک محاسباتی دانست و آنها را نرون نامید.امروزه ما می دانیم که بیشتر فعالیتهای انسان را نرونها انجام می دهندو در کوچکترین فعالیتهای حیاتی انسان مانند پلک زدن نیز نقش حیاتی و اساسی دارند.این نکته هم بسیار جالب است بدانید که در بدن ما حدودنرون وجود دارد که هر کدام از این نرونها با نرون دیگر در ارتباط هستند.نرونها شکلها و انواع مختلفی دارند، اما به طور عمده در سه دسته تقسیم بندی می شوند. اما نرون ها از نظری دیگر به دو دسته تقسیم می شوند:1- نرونهای داخلی مغز که در فاصله های حدود 100میکرون به یکدیگر متصلند ونرونهای خارجی که قسمتهای مختلف مغز را به یکدیگر و مغز را به ماهیچه ها و اعضای حسی را به مغز متصل می کنند.اما همانطور که گفتیم نرونها از نظری دیگر به سه دسته تقسیم می شوند که عبارتند از:
مقدمه 1
شبکه عصبی چیست ؟2
یادگیری در سیستم های بیولوژیک 4
سازمان مغز 6
نرون پایه 7
عملیات شبکه های عصبی 7
آموزش شبکه های عصبی 10
معرفی چند نوع شبکه عصبی 14
پرسپترون تک لایه 14
پرسپترون چند لایه 21
backpropagation 25
هاپفیلد 49
ماشین بولتزمن 67
کوهونن 83
کاربردهای شبکه های عصبی 86
منابع 90
شامل 96 صفحه فایل word
دانلود پایان نامه شبکه های عصبی
در این فایل pdf استفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی در پیشبینی سختی قطعات فولادی تولید شده به روش متالوژی پودر مورد بررسی قرار گرفته است