📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
6⃣ جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)

#نرخ_یادگیری #دلتا_دلتا
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
6⃣ جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)

✍ همانطور که در جلسه پنجم توضیح دادیم در پروژه‌های عملی تعیین نرخ یادگیری برای الگوریتم #گرادیان_نزولی بسیار سخت و چالش برانگیز است، زیرا که اگر نرخ یادگیری کم انتخاب شود، الگوریتم ممکن است در #مینیمم‌های_محلی گیر کند و در نتیجه شبکه به درستی آموزش نبیند و یا اگر نرخ یادگیری بزرگ انتخاب شود امکان دارد شبکه به حالت #نوسانی و #ناپایدار برسد و در نتیجه همگرا نشده و آموزش نبیند. برای حل این مشکل چند روش ساده از قبیل #ترم_ممنتوم،  search then converge و time variant  در متلب پیاده‌سازی کردیم و مزایا و معایب هر روش را توضیح دادیم و در انتها توضیح دادیم که روشهای ذکر شده با اینکه تا حدودی توانسته‌اند مشکل تعیین نرخ یادگیری را حل کنند ولی کافی نیستند و نیاز است که شرطهای دیگری نیز در تعیین نرخ یادگیری گنجانده شود.

در این جلسه شروط مورد نیاز جهت تعیین نرخ یادگیری بهینه را  توضیح میدهیم و سپس تئوری الگوریتم یادگیری دلتا دلتا را توضیح داده و در نهایت در متلب به صورت #گام_به_گام پیاده‌سازی می‌کنیم. و ایرادات اساسی این الگوریتم را توضیح میدهیم تا آماده شویم برای جلسه هفتم که الگورتیم دلتا بار دلتا را در آن آموزش می‌دهیم.  الگورتیم دلتا بار دلتا #گل_سرسبد الگورتیم‌های یادگیری پس انتشار خطا هست که به صورت بهینه نرخ یادگیری را تعیین می‌کند و مشکل اساسی الگوریتم پس انتشار خطا را حل می‌کند. برای اینکه جلسه هفتم را بهتر متوجه بشوید لازم است که این جلسه را مشاهده کنید.

نکته: تمام مباحث‌این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.

 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه ششم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/delta-delta-algorithm/

💡جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📋 #جزوه_خام جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا

💡دوستانی که ویدیوهارو تهیه کرده اند میتوانند قبل از مشاهده ویدیوی هر جلسه از جزوه خام پرینت گرفته و همراه با مدرس نکات مهم رو یادداشت کنند.

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
7⃣ جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)

#نرخ_یادگیری #دلتا_بار_دلتا
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
7⃣ جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری دلتا بار دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)

✍ در جلسه ششم شروط مورد نیاز جهت تعیین #نرخ_یادگیری بهینه را  توضیح داده و سپس تئوری الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا را در متلب به صورت #گام_به_گام پیاده‌سازی کردیم. و ایرادات اساسی این الگوریتم را توضیح دادیم. در این الگوریتم با اینکه 4 شرط اساسی برای تعیین نرخ یادگیری گنجانده شده بود ولی مشکل اصلی این الگوریتم در نحوه #افزایش و #کاهش نرخ یادگیری است. برای اینکه نرخ یادگیری بهینه ای داشته باشیم لازم است که در جاهایی که #شیب_خطا در چند تکرار متوالی یکسان است نرخ یادگیری به صورت خطی و آهسته زیاد کنیم و از طرفی زمانی که علامت مشتق تابع هزینه در چندین تکرار متوالی متفاوت است لازم است که نرخ یادگیری سریع و به صورت #غیرخطی کم شود تا حالت نوسانی و ناپایدار پیش نیاید. الگوریتم دلتا دلتا همچنین قابلیتی ندارد و در نتیجه نرخ یادگیری بهینه که اساس یادگیری پس انتشار خطا است، را نمیتواند تعیین کند. الگوریتم دلتا بار دلتا برای حل این مسئله مطرح شده است که در این جلسه تئوری آن گفته شده و در متلب پیاده‌سازی می کنیم و در انتها برای اینکه با قابلیت این الگوریتم آشنا شوید و همچنین بتوانید از این الگوریتم در پروژه‎های عملی خودتان استفاده کنید چندین پروژه عملی از قبیل از جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقه‌بندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه  انجام شده است و همچنین یک پروژه کلاسبندی #سه_کلاسه iris (#گل_زنبق) انجام شده است تا شما در انجام پروژه های چندکلاسه نیز مشکلی نداشته باشید. داده iris یک داده سه کلاسه معروفی است که آقای #فیشر(Fisher) معرفی کرده اند و یک داده مناسب برای #ارزیابی مدلهای #یادگیری_ماشین است. ما در این جلسه هر سه پروژه را به صورت مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی می‌کنیم.

نکته: تمام مباحث ‌این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📋 #جزوه_خام جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)

💡دوستانی که ویدیوهارو تهیه کرده اند میتوانند قبل از مشاهده ویدیوی هر جلسه از جزوه خام پرینت گرفته و همراه با مدرس نکات مهم رو یادداشت کنند.

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🔘روش ارزیابی k-fold در یک نگاه
🔺همانطور که میبینید در این روش تمام نمونه ها یکبار در تست استفاده شده اند و نکته جالب اینجاست که زمانی که یک بخش در تست استفاده شده در آموزش نبوده است.
با این trick از حداکثر ظرفیت داده برای تست و ترین استفاده شده است.
@onlinebme

بخشی از جلسه پنجم پکیج تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تصور حرکتی( BCI1)
🔹نحوه عملکرد الگوریتم CSP
#EEG
#CSP
#BCI
✅ به زودی پکیج آموزشی این دوره منتشر خواهد شد😊
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

8⃣ جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)

#مرکز #سیگما #قضیه_کاور #kmeans
#پروژه_عملی #رگرسیون #طبقه‌بندی #کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

8⃣ جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)

✍ ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش می‌دهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که ازیک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه  جالب #کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی استفاده می‌کند و کاربردهای زیادی در عمل دارد. شبکه عصبی rbf رویکرد متفاوتی نسبت به پرسپترون چندلایه دارد و با یک رویکرد بسیار ساده و جالب مسائل پیچیده را حل می‌کند. برخلاف mlp که در آن وزنهای سیناپسی تمام لایه ها باید محاسبه می‌شدند در این شبکه لایه ورودی به صورت #مستقیم و بدون اینکه #وزن_سیناپسی در بین دولایه  باشد به لایه پنهان وصل شده است. نورونهای لایه پنهان این شبکه به عنوان یک #کرنل_غیرخطی (گوسیrbf) عمل می‌کنند و وظیفه #نگاشت داده از فضای #غیرخطی به فضای #خطی را برعهده دارند. هر یک از نورنهای لایه پنهان به یک #مرکز و #سیگمای بهینه نیاز دارند تا به درستی داده را نگاشت دهند، برای محاسبه مراکز و سیگمای مراکز چندین روش مثل الگوریتم خوشه‌بند #kmeans مطرح شده که طبق کتاب این روشها را توضیح داده و در متلب #پیاده‌سازی کرده و مزایا و معایب هر روش را با مثال عملی توضیح می‌دهیم. در این جلسه به صورت مختصر مفهوم #خوشه‌بندی توضیح داده شده و سپس عملکرد الگوریتم kmeans جهت تعیین مراکز را توضیح داده‌ایم.  بعد از پیدا کردن مراکز و سیگماهای بهینه در این شبکه لازم است که وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی نیز محاسبه شوند که برای محاسبه وزن سیناپسی بهینه سه روش #وینرهاف، #شبه_معکوس و #گرادیان_نزولی را توضیح داده و در متلب پیاده سازی کرده‌ایم. و در انتها چندین مثال و پروژه عملی از قبیل جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقه‌بندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) و #کلاسبندی داده سه کلاسه iris (#گل_زنبق) با استفاده از شبکه عصبی RBF انجام داده ایم که با کارایی این شبکه عصبی آشنا شده و بتوانید #پروژه‌های_عملی خودتان را با استفاده از این الگوریتم در متلب پیاده‌سازی کنید.

نکته: تمام مباحث ‌این جلسه طبق مطالب فصل 7 کتاب Simon haykin است.


 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه هشتم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇

https://onlinebme.com/product/rbf/
💡جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📋 #جزوه_خام جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)

💡دوستانی که ویدیوهارو تهیه کرده اند میتوانند قبل از مشاهده ویدیوی هر جلسه از جزوه خام پرینت گرفته و همراه با مدرس نکات مهم رو یادداشت کنند.

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🌐#پیشرفت غیرمنتظره در حوزه واسط مغز و کامپیوتر #غیرتهاجمی

خلاصه خبر: دانشمندان در دانشگاه  Carnegie Mellon، پنسیلوانیا، برای  اولین بار بازوی رباتیک غیرتهاجمی و کنترل شونده با ذهن را ارائه دادند که دارای کنترل پیوسته و هموار است.
 
👩‍💻نویسنده: پریسا ایلون

✍ دانشمندان در دانشگاه Carnegie Mellon طی همکاری با دانشگاه Minnesota، در حوزه کنترل ابزار روباتیک به موفقیت تازه‌ای دست یافتند. آن‌ها توانستند به کمک واسط مغز و رایانه غیر تهاجمی (BCI) موفق‌ترین بازوی رباتیک کنترل شونده با ذهن را طراحی کنند. این ربات می‌تواند به شکل پیوسته مکان‌نمای کامپیوتر را دنبال ‌کند.

توانایی کنترل ابزار رباتیک به شکل غیر تهاجمی- تنها به کمک ذهن، بدون نیاز به کاشت ایمپلنت مغزی-  کاربرد گسترده‌ای خواهد داشت، به خصوص در بهبود زندگی افراد فلج و مبتلا به اختلالات حرکتی.

جزئیات بیشتر👇👇👇
https://onlinebme.com/breakthrough-achieved-with-non-invasive-brain-computer-interface/
#واسط_مغز_کامپیوتر
#پردازش_سیگنال
#BCI #EEG
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme