هما کاشفی

هوش مصنوعی، طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها و تکنیک‌ها را در برمی‌گیرد که سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا مسائلی مانند فشرده سازی داده‌ها که در بینایی ماشین، شبکه‌های کامپیوتری، معماری کامپیوتر و بسیاری از زمینه های دیگر وجود دارند را…

پکیج MNE پایتون، جامع‌ترین پکیج برای خواندن، تحلیل و پردازش و تجسم سازی داده‌های فیزیولوژیکی انسان مانند سیگنال‌های EEG, MEG و ... است. بسیاری از دیتاست‌های مربوط یا الگوریتم‌های موردنیاز برای پردازش داده‌ها در این پکیج از قبل توسعه داده…

اگر تابحال مقالات مربوط به حوزه ی BCI را مطالعه کرده باشید احتمالاً متوجه شده‌اید که اگر داده‌ها در محیط پایتون پردازش شده باشند به احتمال زیاد از پکیج MNE برای این منظور استفاده شده است. برای پیش پردازش، جداکردن…

در این مقاله، EEGNet را معرفی می‌کنیم که یک شبکه CNN فشرده برای کلاسبندی و تفسیر BCIهای مبتنی بر EEG است. کاربرد کانولوشن‌های Depthwise و Separable که قبلاً در حوزه‌ی بینایی ماشین استفاده می‌شده را برای ساخت یک شبکه خاص…

اخیراً سیگنال‌های EEG توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده‌اند. کلاسبندی سیگنال‌های EEG به دلیل ماهیت دینامیکی سیگنال، نسبت سیگنال به نویز کم، پیچیدگی و وابستگی به موقعیت سنسور بسیار دشوار است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، افق روشنی را برای کلاسبندی…

از آنجاییکه نظارت پیوسته‌ بر عملکرد مغز به بخش رایجی از مراقبت‌های بالینی تبدیل شده است، EEG پیوسته امکان تشخیص و شناسایی بهتر الگوهای بیماری (برای مثال صرع) را در بیماران بدحال فراهم کرده است. با این حال، افزایش حجم…

در حال حاضر کامپیوترها و مغزها هر روز در آزمایشگاه‌های فناوری پیشرفته با یکدیگر صحبت می‌کنند و هر روز این کار را بهتر و بهتر انجام می‌دهند. برای مثال افراد معلول می‌توانند یاد بگیرند که با قدرت ذهن خود بر…

بازنمایی ویژگی‌هایی که توسط convnetها آموخته می‌شوندتا حد زیادی قابل تجسم هستند به این دلیل که آنها بازنمایی مفاهیم بصری هستند.

هرکسی که نگاهی به معماری شبکه MobileNet بیندازد، با مفهوم separable convolution روبرو خواهد شد. اما این لایه چیست و چه تفاوتی با لایه‌ی کانولوشن معمولی دارد؟

شاید تا بحال تصاویر و تجسم سازی‌های زیادی از لایه‌های کانولوشنی با ابعاد مختلف دیده باشید و پس از خواندن یک مقاله‌ی کامل هنوز هم درک تصاویر برایتان مشکل بوده باشد. در این مقاله قصد داریم لایه‌های کانولوشنی با ابعاد…

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین فناوری‌های امروزی هستند. علیرغم پیشرفت قابل توجه آنها، هنوز چالش‌های زیادی در یادگیری عمیق وجود دارد که محققان و متخصصان در تلاشند تا بر این چالش‌ها غلبه کنند و مدل‌های بهتری…

داده‌ی تنک یا Sparse Data داده‌ای است که تعداد زیادی مقادیر صفر دارد. داده‌ی تنک را نباید با داده‌ی از دست رفته یا missing data اشتباه گرفت زیرا داده‌ی تنک مقادیر خالی یا صفر را نشان می‌دهد در حالیکه داده‌ی…