بیش برازش (Overfitting) یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در یادگیری ماشین است مخصوصا زمانی که مدل آموزش دیده، به جای یادگیری الگوهای عمومی از داده‌ها، فقط به جزئیات و نویزهای موجود در داده‌های آموزشی وابسته می‌شود. این امر سبب می‌گردد که…

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…

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…

یادگیری عمیق، چشم اندازهای عالی برای حل تسک‌های پیچیده‌ی مرتبط مانند کلاسبندی تصاویر حرکتی، تشخیص تشنج صرع و تشخیص توجه راننده با استفاده از داده‌ی EEG نشان داده است. محققان در حال حاضر کارهای زیادی روی رویکردهای مبتنی بر یادگیری…

در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به سرعت توسعه یافته‌اند و در حال تبدیل شدن به ابزاری قدرتمند در مهندسی پزشکی هستند. به طور خاص، تمرکز زیادی بر کاربرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق در رمزگشایی وضعیت فیزیولوژیکی یا پاتولوژیک مغز از…

به منظور کار با پکیج MNE پایتون، شناخت و یادگیری چند مورد از کتابخانه‌های پایتون ضروری است. این کتابخانه در خواندن دیتاست‌هایی مثل EEG، ذخیره سازی و جداسازی و تقسیم دیتاست به بخش‌های آموزش و آزمایش و همچنین استفاده از…