با استفاده از پکیج MNE پایتون می‌توانیم سیگنال پیوسته را نشانه‌گذاری یا به اصطلاح حاشیه‌نویسی کنیم و همچنین از این حاشیه‌نویسی‌ها در مراحل بعدی پردازش استفاده کنیم. در این مقاله، روند انجام آن را توضیح می‌دهیم.

شبکه‌های GAN حوزه‌ای مهیج و به سرعت در حال تغییر هستند که نوید مدل‌های مولد با قابلیت بالا را می‌دهند. برای مثال می‌توانند نمونه‌های واقعی در طیف وسیعی از مسائل تولید کنند، مانند تبدیل تصاویر تابستان به زمستان، تبدیل تصاویر…

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…

فرمت داده‌ی General Data Format (GDF) برای سیگنال‌های پزشکی یک فرمت فایل داده‌ی پزشکی و علمی است. هدف GDF ترکیب و ادغام بهترین ویژگی‌های همه‌ی فرمت‌های فایل بیوسیگنال در یک فرمت فایل واحد است. در این مقاله بررسی می‌کنیم که…

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،…

در این مقاله توضیح می‌دهیم که چطور می‌توان با استفاده از پکیج MNE پایتون، موقعیت مکانی حسگرها را خواند و رسم کرد و پکیچ MNE چطور موقعیت مکانی حسگرها را تشخیص می‌دهد.

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…

با پیچیده‌تر شدن مدل‌های یادگیری عمیق، نیاز به روش‌های موثر پردازش میزان زیادی داده، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. یکی از این روش‎ها، مکانیزیم توجه است که به مدل امکانی می‌دهد تا در هنگام پیش بینی بر مرتبط‌ترین اطلاعات، تمرکز…

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…

در این مقاله یاد می‌گیریم که با استفاده از پکیج MNE پایتون چطور بازنمایی‌های حوزه فرکانس داده‌ی خود را تجسم سازی کنیم و برای این منظور کلاس‌های Spectrum و EpochsSpectrum را معرفی می‌کنیم.

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…

ترنسفورمرها نوعی از معماری شبکه عصبی هستند که محبوبیت زیادی پیدا کرده‌اند. ترنسفورما اخیراً توسط OpenAI در مدل‌های زبانی مورد استفاده قرار گرفته‌اند همچنین اخیراً توسط DeepMind برای AlphaStar استفاده شده‌اند. ترنسفورمرها برای حل مسائل انتقال توالی (Sequence Transduction) یا…