بلاگ علمی

Batch Normalization یا نرمالسازی دسته‌ای به عنوان یکی از تکنیکهای Generalization در یادگیری عمیق محسوب می‌‌‌شود که بطور مستقیم،‌‌‌ در بهینه‌سازی مدلها نقش دارد. در واقع، پارامترهای ورودی را به کمک Adaptive normalization در مقیاسی مشابه قرار می‌دهد و اینگونه…

یکی از موانع بزرگ در الگوریتم های یادگیری عمیق، Overfitting است که برای مقابله با این پدیده، راهکارهای متعددی تاکنون توسط محققان ارائه شده است که در قالب تکنیکهای Generalization معرفی و در مقالات مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این…

این روزها، هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد و نمی‌توان از آن اجتناب کرد. موج هوش مصنوعی مولد یا Generative AI پس از راه اندازی ChatGPT توسط OpenAI بوجود آمد. آیا می‌دانستید Generative AI از دهه 1950 وجود داشته…

سال‍ها قبل، تهیه یک پروپوزال، تحقیق در مورد یک موضوع، نوشتن یک قطعه کد یا نوشتن چند ایمیل مودبانه برای مشتریان، کاری طاقت فرسا بود. سپس چت بات هوش مصنوعی (AI) محاوره ای و مولد متولد شد. اکنون، دیگر می‌توانید…

در این مقاله به بررسی انواع مختلف شبکه‌های Generative Adversarial Networks (GAN) می‌پردازیم که می‌توانند داده‌های جدید تولید کنند و کاربردهای آنها را بررسی می‌کنیم.

از چشم انداز آکادمیکی، پیشرفت‌های حاصل در discriminative modeling را ساده‌تر می‌توان بررسی کرد؛ زیرا می‌توانیم عملکرد شبکه‌ها را با استفاده از معیارهای عملکردی، ارزیابی کنیم، اما ارزیابی مدل‌های generative دشوار است. به خصوص زمانی که کیفیت خروجی‌های تولید شده…

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.

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…