نتایج جستجو

دستگاهی برای کمک به تشخیص سرطان سینه برنده جایزه معتبر جیمز دایسون بریتانیا شد. هدف Dotplot کمک به زنان برای بررسی خود در خانه است. همچنین ردیابی هر تغییری که در یک برنامه ممکن است به وجود آید را امکان‌پذیر…

در سال 2004  ناتان کوپلند (Nathan Copeland) در یک صانحه تصادف از سینه به پایین فلج شد به طوری که نمیتوانست اندام خود را حس بکند. کوپلند در سال 2014 به تحقیقی که دانشگاه پیتسزبرگ برای بیمارانی که دچار ضایعه…

P300 یک پتانسیل وابسته به رخداد است که در شرایط oddball ایجاد می شود. حدودا 300 میلی ثانیه بعد از نمایش محرک نادر یک انحراف مثبت (P300) در سیگنال مغزی فرد ظاهر می شود. از این خاصیت مغز، در واسط…

واسط‌های مغز-کامپیوتر عمدتا براساس سه نوع فعالیت مغزی ثبت شده توسط EEG طراحی و توسعه می یابند: BCI مبتنی بر تصور حرکتی، BCI مبتنی بر پتانسیل وابسته به رخداد P300 و BCI مبتنی بر SSVEP. در این پست میخواهیم سه…

در پست های قبل در مورد تولباکس EEGLAB توضیحاتی ارائه شد. گفتیم EEGLAB تولباکسی است که برای اهداف تصویربرداری عصبی نوشته و طراحی شده است؛ بنابراین بطور اختصاصی بیشتر برای پردازش سیگنال های مغزی به کار می رود. همچنین بهترین…

اگر بخواهیم تفاوت اصلی لایه‌های کانولوشن را با لایه‌های معمول شبکه‌های عصبی بیان کنیم، می‌توانیم بگوییم لایه‌های Dense الگوهای global را در فضای ویژگی ورودی خود یاد می‌گیرند در حالیکه لایه‌های کانولوشن الگوهای local را یاد می‌گیرند. برای مثال یک…

هرکسی که علاقه مند به پردازش سیگنال های حیاتی از جمله سیگنال های EEG   باشد، به احتمال زیاد نام EEGLAB را شنیده است. از حدود  17 سال گذشته تا کنون، EEGLAB (Delorme & Makeig,2004)، با مشارکت ده‌ها برنامه‌نویس، نویسندگان افزونه و…

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…