محمد نوری زاده چرلو

تابع dir متلب

معرفی تابع dir متلب (خواندن فایلها با اسم های مختلف)

احتمالا شما هم موقع خواندن فایلها با اسمهای مختلف در متلب، مخصوصا اگر اسم فایلها الگوی خاصی نداشته باشند، به مشکل خورده اید. همانند ماژول glob پایتون، متلب تابعی به اسم dir داره که این کار رو براتون راحت میکنه…
نحوه نصب تولباکس WFDB فیزیونت در متلب

نصب تولباکس WFDB فیزیونت در متلب

سایت فیزیونت یک وبسایت پایگاه داده پزشکی است که داده های بسیار معتبری ارائه میدهد. سیگنالهای حیاتی این سایت با فرمتهای مختلفی هستند که برای خواندن آنها در متلب لازمه که از تولباکس خود وبسایت فیزیونت استفاده کنیم. تولباکس  WFDB…
دوره جامع پردازش سیگنال قلبی (ECG)

معرفی دوره پردازش سیگنال قلبی-ECG

هر سیگنال حیاتی، روشهای پردازش خاص خودش را دارد، سیگنال ECG هم از از این قاعده مستثنی نیست و روشهای پردازش، مخصوصا پیش پردازش و استخراج ویژگی، مختص خودش را دارد.  ما در دوره پردازش سیگنال قلبی (ECG) انواع روشهای…
معرفی پایگاه داده MIT BIH Arrhythmia فیزیونت و نحوه خواندن داده .dat در پایتون

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، 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

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 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 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،…
pattern mode, batch mode and mini-batch mode in training neural networks

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

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

 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 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…