بلاگ علمی

اگر تابحال از Apple’s Siri و Google voice search یا Google Translate استفاده کرده‌اید، باید بدانید که این اپلیکیشن‌ها از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) استفاده می‌کنند که جدیدترین الگوریتم‌ها برای داده‌های توالی هستند. RNN اولین الگوریتمی است که به دلیل…

ممکن است شبکه‌های عصبی عظیم، گزینه‌ی مناسبی برای پروژه‌ی شما باشند اما نگران روند آموزش آنها باشید. شبکه‌های عصبی بزرگ، مرکز اصلی پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی هستند، اما آموزش این شبکه‌ها چالش پژوهشی و مهندسی دشواری است که مستلزم…

در چند دهه ی اخیر، استفاده از ابزار ریاضی قدرتمندی به نام تبدیل ویولت با کاربردهای متنوع در میان پژوهشگران رایج شده است. این کاربردها می تواند در رشته ها و علوم مختلف مطرح گردد. برای مثال در مهندسی پزشکی…

در پیاده سازی شبکه هایی عصبی، عمده ترین مشکلی که باهاش مواجه می شویم overfitting  یا همان بیش برازش مدل هست. در این پست میخواهیم در مورد بیش‌برازش و روش‌هایی جلوگیری از آن در شبکه عصبی صحبت کنیم.

مطالعات فرسایشی به طور سیستماتیکی سعی می‌کنند که بخش‌هایی از یک سیستم را حذف کنند، تا شناسایی کنند که عملکرد اصلی مدل دقیقاً از کجا می‌آید. اگر شما بدانید که X+Y+Z نتایج خوبی می‌دهد، X, Y, Z, X+Y, X+Z و…

داده های پرت یا Outlier ها می توانند درکی از داده های مورد مطالعه به ما بدهند و بر نتایج آماری تاثیر بگذارند. شناسایی آن ها به ما کمک می کند تا ناهماهنگی را پیدا کنیم و هرگونه خطا در…

در قسمت اول این داستان با کژال، بنیانگذار علوم اعصاب مدرن و برنده ی جایزه نوبل در سال 1906 آشنا شدیم و تصاویری از طرح هایی از نورون ها حاصل از ذوق هنری و تحقیقات علمی وی را دیدیم. در…

شبکه‌های عصبی چه قابلیت‌هایی دارند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین فاقد آنها هستند؟ از طرف دیگر، با وجود آنکه شبکه‌های عصبی به حجم زیادی داده نیاز دارند، آیا استفاده از این شبکه‌ها، ارزشش را دارد؟! در این پست، سه مدل شبکه…

تا آنجا که می دانیم علوم مدرن مغز با کار دانشمندی شروع شد که افکار خلاق او از خاطرات دوران کودکی اش در حومه اسپانیا و قبل از صنعتی شدن نشات می گرفت. در این مقاله به داستان هیجان انگیز…

ما انسان‌ها مجموعه‌ای غنی از ارتباطات هستیم؛ از ژست‌های خاص گرفته تا زبان‌های پیچیده را به وجود آورده‌ایم. همه این اشکال ارتباطی، افراد جدا از هم را به گونه ای بهم متصل می کند که می توانند تجربیات منحصر به…

الگوریتم CSP (فیلتر مکانی مشترک) روشی برای طبقه بندی سیگنال EEG مبتنی بر تصور حرکتی است. این الگوریتم با وجود کارایی خوبی که نسبت به سایر روش‌های استخراج ویژگی دارد اما با ایراداتی چون احتمال بالای overfitting روبروست که می‌تواند…

در مقاله‌ای جدید ارائه شده توسط آقای Xiangmin Lun  و همکارانشان (2020) یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، سیگنال EEG تصور حرکتی خام را کلاسبندی می‌کند بدون اینکه هیچ گونه پیش پردازشی روی دیتای EEG انجام شود و یا عملیات استخراج…