نتایج جستجو

Autoencoder-Architecture

مقدمه ای بر آموزش Autoencoderها

هوش مصنوعی، طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها و تکنیک‌ها را در برمی‌گیرد که سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا مسائلی مانند فشرده سازی داده‌ها که در بینایی ماشین، شبکه‌های کامپیوتری، معماری کامپیوتر و بسیاری از زمینه های دیگر وجود دارند را…
فرق سه متد جادویی __init__، __call__ و __getitem__ در برنامه نویسی شئی گرای پایتون

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…
MNE-Python

نحوه ی نصب و راه اندازی پکیج MNE پایتون

پکیج MNE پایتون، جامع‌ترین پکیج برای خواندن، تحلیل و پردازش و تجسم سازی داده‌های فیزیولوژیکی انسان مانند سیگنال‌های EEG, MEG و ... است. بسیاری از دیتاست‌های مربوط یا الگوریتم‌های موردنیاز برای پردازش داده‌ها در این پکیج از قبل توسعه داده…
نحوه خواندن انواع داده در پایتون

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…
MNE

پکیج MNE: پکیج پایتون برای بررسی، تجسم سازی و تحلیل داده‌های فیزیولوژیکی انسان: MEG, EEG, SEEG, ECoG, NIRS

اگر تابحال مقالات مربوط به حوزه ی BCI را مطالعه کرده باشید احتمالاً متوجه شده‌اید که اگر داده‌ها در محیط پایتون پردازش شده باشند به احتمال زیاد از پکیج MNE برای این منظور استفاده شده است. برای پیش پردازش، جداکردن…
تفاوت تنسورهای PyTorch با آرایه های NumPy

تفاوت تنسورهای PyTorch با آرایه های NumPy

تنسورهای پایتورچ بسیار شبیه به آرایه های نامپای هستند. از آنها هم برای ذخیره و عملیات روی آرایه های عددی استفاده می‌شود. اما با این حال یک سری تفاوتهایی بین آرایه های نامپای و تنسورهای پایتورچ وجود دارد. در این…
EEGNet architecture

EEGNet: یک شبکه عصبی کانولوشنی فشرده برای BCIهای مبتنی بر EEG

در این مقاله، EEGNet را معرفی می‌کنیم که یک شبکه CNN فشرده برای کلاسبندی و تفسیر BCIهای مبتنی بر EEG است. کاربرد کانولوشن‌های Depthwise و Separable که قبلاً در حوزه‌ی بینایی ماشین استفاده می‌شده را برای ساخت یک شبکه خاص…
نحوه نصب Pytorch

نحوه نصب Pytorch

همانطور که میدانیم پایتورچ یک کتابخانه قدرتمند پایتون است. کتابخانه PyTorch برای افزایش سرعت و انعطاف در پیاده‌‎سازی شبکه‌های عصبی عمیق طراحی شده است. در این پست نحوه نصب pytorch را توضیح میدهیم.
EEG signal classification using CNN

روش‌های رایج اعمال سیگنال EEG به عنوان ورودی به شبکه‌های عمیق

اخیراً سیگنال‌های EEG توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده‌اند. کلاسبندی سیگنال‌های EEG به دلیل ماهیت دینامیکی سیگنال، نسبت سیگنال به نویز کم، پیچیدگی و وابستگی به موقعیت سنسور بسیار دشوار است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، افق روشنی را برای کلاسبندی…
کتابخانه پایتورچ (PyTorch)

کتابخانه پایتورچ (PyTorch)

پایتورچ یک فریم ورک یادگیری ماشین مبتنی بر کتابخانه Torch است. یک کتابخانه قدرتمند پایتون برای کاربردهایی مثل بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی است که اولین بار توسط تیم هوش مصنوعی متا (فیسبوک) توسعه پیدا کرد و در سال…
EEG Spectrogram (bands)

مقدمه‌ای بر EEG Spectrogram (طیف نگاری سیگنال EEG)

از آنجاییکه نظارت پیوسته‌ بر عملکرد مغز به بخش رایجی از مراقبت‌های بالینی تبدیل شده است، EEG پیوسته امکان تشخیص و شناسایی بهتر الگوهای بیماری (برای مثال صرع) را در بیماران بدحال فراهم کرده است. با این حال، افزایش حجم…
1-Brain Computer Interface

واسط مغز-کامپیوتر و الگوریتم های یادگیری عمیق

در حال حاضر کامپیوترها و مغزها هر روز در آزمایشگاه‌های فناوری پیشرفته با یکدیگر صحبت می‌کنند و هر روز این کار را بهتر و بهتر انجام می‌دهند. برای مثال افراد معلول می‌توانند یاد بگیرند که با قدرت ذهن خود بر…