محمد نوری زاده چرلو
معرفی پایگاه داده MIT-BIH Arrhythmia فیزیونت و نحوه خواندن آن در پایتون
سایت فیزیونت یک منبع پایگاه داده رایگان برای تحقیقات پزشکی هست که توسط آزمایشگاه فیزولوژی محاسباتی MIT مدیریت میشود. پایگاه داده MIT BIH Arrhythmia برای تحقیقات روی بیماریهای آریتمی قلبی ثبت شده است. این پایگاه داده شامل 48 ثبت نیم…
تنسورفلو یا پایتورچ، چرا PyTorch برای محققین انتخاب مناسبی است؟
تنسورفلو یا پایتورچ، مسئله این است! تنسورفلو (TensorFlow) و پایتورچ (PyTorch) دو پلتفرم قدرتمند یادگیری عمیق، به عبارت دو ستون اصلی در زمینه یادگیری عمیق هستند. تنسورفلو توسط گوگل توسعه پیدا کرده و به scalability و سازگاری مشهور است. در…
مطالعه مروری روشهای بهینهسازی مبتنی بر گرادیان نزولی
یادگیری در شبکههای عصبی به لطف مشتق و گرادیان نزولی(gradient descent) انجام میشه. در گرادیان نزولی، در هر تکرار آموزش شبکه عصبی شیب خطا محاسبه میشود و الگوریتم در جهت کاهش خطا حرکت میکند تا به حداقل خطای تصیمیم گیری…
تابع هزینه cross entropy و تفاوت آن با مربعات خطا
تابع هزینه یک تابع ریاضیاتی است که عملکرد یک شبکه عصبی را در انجام یک تسک خاص اندازه گیری میکند. توابع هزینه نقش اساسی در یادگیری شبکه های عصبی دارند و به شبکه های عصبی کمک میکنند در راستای هدف…
شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و مسائل غیرخطی
شبکه عصبی پرسپترون چندلایه از سه نوع لایه ورودی، پنهان و خروجی تشکیل شده است. شبکه عصبی MLP از قانون یادگیری پس انتشار خطا برای تنظیم وزنهای سیناپسی خود استفاده میکند. از شبکه عصبی MLP میتوان در مسائل طبقه بندی،…
حالت های ارائه داده آموزشی به شبکه های عصبی (pattern, mini-batch, batch-mode)
در آموزش شبکه های عصبی، داده های آموزش را میتوان به سه شکل pattern mode, batch-mode و mini-batch به شبکه عصبی ارائه داد. هرکدام از این حالتها مزایا و معایب خودشون را دارند. در این پست میخواهیم با هر سه…
پارامترهای ارزیابی در مسائل رگرسیون و طبقه بندی
در طراحی و تعیین پارامترهای یک مدل یادگیری ماشین، روشها و پارامترهای ارزیابی نقش بسیار مهمی دارند. چرا که به ما کمک میکنند دید درستی به مدل طراحی شده داشته باشیم و متوجه بشویم که مدل یادگیری ماشین underfit ،overfit…
گرادیان نزولی و نقش آن در فرایند یادگیری شبکه های عصبی
گرادیان نزولی (gradient descent) یک الگوریتم بهینه سازی است که در شبکه های عصبی با کمک آن وزنهای سیناپسی تنظیم می شوند. به عبارتی با کمک گرادیان نزولی، شبکه های عصبی آموزش دیده و دانش لازم برای حل مئسله را…
شبکه عصبی و اهمیت مدل سازی مغز انسان
شبکه عصبی یک روشی در هوش مصنوعی است که به کامپیوتر یاد میدهد تا داده ها را به روشی پردازش کند که از مغز انسان الهام گرفته شده است. ولی سوال اساسی این است که چرا میخواهیم مغز انسان را…
ساخت dataloader سفارشی با کمک DataLoader و Dataset پایتورچ
در پروژه های یادگیری ماشین، مخصوصا یادگیری عمیق، ما با حجم بسیار بالای داده (big data) روبرو هستیم. و هندل کردن چنین داده ای جهت آموزش یک شبکه عصبی میتواند بسیار سخت و پیچیده باشد. از طرفی کدهای مربوط به…
سه متد جادویی init ،call و getitem در برنامه نویسی شئی گرای پایتون
یکی از ویژگی های خیلی خوب برنامه نویسی شئی گرا، متدهای جادویی است. میشه گفت متدهای جادویی در برنامه نویسی شئی گرا همه چیز هستند و با تعریفشون به معنای واقعی جادو به کدهامون اضافه میکنیم. متدهای جادویی هر کدام…
خواندن داده با فرمتهای مختلف در پایتون
در هر پروژهی یادگیری ماشین، در ابتدا لازم هست که داده را با کمک ابزاری خوانده و وارد محیط برنامه نویسی پایتون بکنیم. در پایتون کتابخانه های مختلفی هست که میتوانیم با کمکشون داده به فرمتهای مختلف را بخوانیم. در…