📋 #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

🌐#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.
#bci #eeg
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

اگه نتونی به زبان ساده توضیحش بدی، معنیش اینه خوب یاد نگرفتی!
#انیشتین
@onlinebme

📺 نحوه تبدیل داده .dat به .mat با استفاده از تولباکس سایت فیزیونت

👨‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

✅ جهت دانلود #تولباکس و #کد demo متلب به لینک زیر مراجعه کنید 👇👇👇
https://onlinebme.com/how-to-convert-dat-data-into-mat-data-in-matlab/
#فیزیونت
#پایگاه_داده
#dat2mat
#rdsamp #rdnn
#ECG
🏢 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"

9⃣ جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
#پیاده‌سازی_مقاله
#پروژه_عملی
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی
#روشهای_ارزیابی
#the_hold_out_method
#K_fold_cross_validation
#leave_one_out
#random_subsampling

🏢 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

9⃣ جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )

ما تا جلسه هشتم از مباحث #کتاب معروف   Simon haykin استفاده کردیم و در دو جلسه آینده قصد داریم #پیاده‌سازی دو تا شبکه عصبی معروف #ELM و #PNN را طبق #مقالات_تخصصی آموزش دهیم تا با پیاده‌سازی مقالات تخصصی نیز آشنا شوید. شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه دو ایراد اساسی در زمان آموزش دارد: ایراد اول شبکه این است که از #گرادیان_نزولی برای تنظیم وزنها استفاده می‌کند و این باعث می‎شود که پروسه آموزش زمانبر باشد، مخصوصا زمانی که حجم داده آموزشی زیاد باشد! ایراد دوم این شبکه تعداد زیاد #پارامترها است. در این شبکه پارامترهای زیادی باید در پروسه آموزش تنظیم شوند و همین باعث می‌شود که زمان آموزش بسیار بالا باشد. شبکه عصبی ELM یک رویکرد بسیار ساده‌ای و در عین حال جالب برای حل این مسئله ارائه کرده است و به همین دلیل #سرعت_یادگیری بسیار بالایی دارد و سرعت یادگیری آن در مقایسه با #MLP شاید بتواند گفت 1000 برابر و حتی بیشتر شده است. این شبکه ساختاری همانند #RBF دارد ولی کلا یک پارامتر در طول آموزش تنظیم می‌‌کند. برخلاف RBF که وزنهای سیناپسی بین لایه ورودی و لایه پنهان ثابت و مقدار یک بود، در این شبکه لایه ورودی با یک سری وزن به لایه پنهان وصل شده شده است، البته خوبی #ماجرا اینجا هست که در این شبکه به وزنها یک مقدار #تصادفی در همان ابتدا اختصاص می‌دهند و نیازی نیست در طول آموزش تنظیم شوند. نورونهای لایه پنهان یک نورون معمولی هستند و نیازی به پیدا کردن مراکز و سیگمای هر نورون نیست و در نهایت تنها پارامتر قابل تنظیم این شبکه وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی است. ELM یک شبکه #رو_به_جلو هست و با استفاده از روش #شبه_معکوس وزنهای سیناپسی را در یک لحظه محاسبه می‌کند. و همین امر باعث شده سرعت یادگیری این شبکه #بسیار_بالا باشد. نکته جالب ماجرا اینجاست که عملکرد این الگوریتم بسیار بالاست و با اینکه تعداد پارامتر قابل تنظیم کمتری دارد ولی عملکرد بسیار خوبی در مقالات برای این الگوریتم گزارش شده است.

🔘 در این ویدیو ما تئوری یادگیری این شبکه را طبق مقاله #به_زبان_ساده توضیح داده و سپس به صورت #مرحله_به_مرحله در متلب پیاده‌سازی کرده‌ایم. و در انتها برای اینکه با کارایی این مدل آشنا شوید چندین #پروژه_عملی از قبیل #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 ELM انجام داده‌ایم.

🔘 ما تا این جلسه برای #ارزیابی شبکه‌های عصبی از روش معمول (the hold out validation method) استفاده می‌کردیم که در آن یکبار داده به دو بخش #آموزش و #تست تقسیم شده و مدل یکبار آموزش و تست می‌شود. زمانی که تعداد داده کم باشد استفاده از این روش ارزیابی مناسب نیست و باید از روشهای استاندارد دیگری استفاده کنیم. ما در این جلسه #روشهای_ارزیابی 
k-fold cross validation، 
random subsampling 
leave one out validation 
را توضیح داده و سپس مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی کرده‌ایم و درنهایت پروژه‌های عملی را با استفاده از این روشها ارزیابی می‌کنیم تا با #ارزیابی_استاندارد یک مدل #یادگیری_ماشین آشنا شوید و در پروژه های خود استفاده کنید.

🔺نکته: مباحث ‌این جلسه طبق مطالب مقاله پیوست می‌باشد.

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

https://onlinebme.com/product/elm-neural-networks/

💡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