نتایج جستجو

در این مقاله می‌خواهیم ساختار Variational autoencoder (VAE) را بررسی کنیم و ببینیم چه تفاوتی با Autoencoder معمولی دارد. مدل های VAE ساده ترین نوع مدل‌های مولد یا Generative modelها هستند که می توانند داده ی جدید تولید کنند.

می خواهیم به نحوه ی پیاده سازی autoencoderها در کراس نگاهی بیندازیم، معماری شبکه عصبی که سعی می کند بازنمایی فشرده ای از داده ی ورودی به دست دهد.

دوره پردازش سیگنال ECG یک دوره کاملا پروژه محور است و در آن روشهای پردازش سیگنال ECG به صورت گام به گام آموزش داده شده و در پایتون پیاده سازی می شوند. در فصل اول انواع داده ها معرفی شده…

در این مقاله، لیستی جامع از دیتاست‌های با کیفیت بینایی ماشین را ارائه کرده‌ایم که می‌توانید به صورت رایگان به آنها دسترسی داشته باشید.

در بسیاری از مواقع شبکه‌های عصبی که روی دیتاست‌های تست i.i.d ارزیابی می‌شوند، به عملکردی نزدیک به عملکرد انسانی دست پیدا می‌کنند. طبیعی است که تعجب کنیم آیا واقعاً این مدل‌ها، درکی در سطح انسان از تسک‌ها کسب کرده‌اند؟ به…

یکی از پایگاه داده‌ یا دیتاست‌های مهم EEG صرع تشنجی که در مقالات اخیر از آن استفاده شده است CHB-MIT است که در این مقاله به بررسی آن می‌پردازیم.

زمانی که مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش می‌دهیم ممکن است این مدل‌ها روی داده‌ی آموزش بیش از حد آموزش ببینند و یا به اصطلاح داده‌ی آموزشی را حفظ کنند و بیش برازش (Overfitting) رخ دهد. اغلب در چنین مواقعی می‌بینیم…

یادگیری بازنمایی یا Representation Learningروشی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین است تا بتواند مفیدترین بازنمایی داده‌ی ورودی را یاد بگیرد. این بازنمایی‌ها که اغلب به عنوان ویژگی (feature) شناخته می‌شوند، حالت‌های داخلی مدل هستند که می‌توانند داده‌های ورودی را…

چگالی طیفی توان (Power spectral density) توزیع توان در بازه های فرکانسی را مشخص می‌کند و متیوانیم با کمک تبدیل فوریه آنرا محاسبه کنیم. از آنجا که PSD اطلاعات زیادی در مورد پدیده‌ای که بررسی می‌کنیم ارائه می‌دهد در پردازش…

در پردازش سیگنال قلبی (ECG) اولین مرحله آشکارسازی پیکهای R است. از طریق موقعیت پیکهای R کمپلکس QRS، سیگنال RRI (فاصله زمانی بین پیکهای R) و HR استخراج می‌شود. آشکارسازی درست موقعیت پیکهای R برای تحلیل های بعدی بسیار با…

تبدیل موجک (Wavelet Transform) یک ابزار ریاضیاتی است که یک تابع یا سیگنال را به یک مجموعه توابع پایه به نام موجک، تجزیه می‌کند. تبدیل موجک، ابزار قدرتمندی در پردازش سیگنال EEG است؛ با استفاده از آن می‌توان از سیگنال…

اگر تابحال مقالات مربوط به کاربرد شبکه‌های عمیق در پردازش انواع مختلف سیگنال EEG را بررسی کرده باشید، احتمالاً متوجه شده‌اید که بسته به کاربرد و عملکرد مناسب مدل، شبکه‌های عمیق در نقش‌های مختلفی ظاهر شده‌اند. برای مثال در برخی…