bigpro1bigpro1bigpro1bigpro1
  • صفحه اصلی
  • تعرفه ها
  • سرویس ها
    • تحلیل آماری
    • یادگیری ماشین
      • یادگیری ماشین
      • یادگیری ماشین بدون نظارت
      • یادگیری ماشین با نظارت
    • ایجاد پرسشنامه آنلاین
    • یادگیری عمیق
    • یادگیری ماشین خودکار
    • پیش پردازش و آماده سازی داده ها
    • رابط برنامه نویسی کاربردی (API)
    • سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری پویا
  • بلاگ
  • ورود/ثبت نام
  • 31620784779+
✕
            No results See all results
            neura networks - شبکه عصبی عمیق
            What is a neural network? (comprehensive guide)
            دسامبر 4, 2022
            پاکسازی داده
            پاکسازی داده ها چیست؟ (انجام آنلاین پاکسازی داده)
            فوریه 8, 2023

            معرفی کامل 4 الگوریتم یادگیری عمیق

            ژانویه 3, 2023
            Categories
            • یادگیری عمیق
            • یادگیری ماشین
            Tags
            الگوریتم های یادگیری عمیق - الگوریتم یادگیری عمیق

            یکی از مهم‌ترین زیرشاخه‌های هوش‌مصنوعی یادگیری‌ماشین است، که با کمک آن ماشین‌ها می‌توانند مفاهیم مختلف را یاد گرفته و با استفاده از دانسته‌هایشان، داده‌های جدید را تفسیر کنند. الگوریتم های یادگیری عمیق شامل تکنیک‌هایی هستند که به وسیله آن‌ها می‌توان فرایند یادگیری را برای ماشین‌ها شبیه‌سازی کرد. این تکنیک‌ها توسط شرکت‌های بزرگی همچون گوگل، آمازون، مایکروسافت و… به صورت گسترده مورد استفاده قرار گرفته و قدرت آن‌ها را روز‌به‌روز بیشتر می‌کنند.

             به عبارت دیگر، چه ما دوست داشته باشیم چه خیر، این شرکت‌ها هر روز ما را بیش‌از‌پیش شناخته و بر اساس آن شناخت، پیشنهاد‌هایی را به ما می‌دهند که در اکثر مواقع بر اساس علایق ما بوده و توجه ما را جلب می‌کند. البته این کمترین کاری است که این شرکت‌ها انجام می‌دهند:)

            معمولاً الگوریتم های یادگیری عمیق را روی مجموعه بزرگی از داده‌ها اجرا می‌کنند زیرا فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای دانشمندان داده ساده‌تر می‌کند. از آنجایی که الگوریتم های یادگیری عمیق رابطه مستقیمی با شبکه‌های عصبی دارند، ابتدا این دو مفهوم را با هم مقایسه کرده، سپس 4 الگوریتم یادگیری عمیق را معرفی می‌کنیم؛ در نهایت هم کاربرد‌ها و نحوه کار آنها را شرح می‌دهیم.

            شبکه های عصبی در مقابل یادگیری عمیق

            اگر راجع‌به فرایند یادگیری در مغز انسان تحقیق کرده باشید، احتمالاً نام شبکه های عصبی به گوشتان خورده است. در حقیقت ما انسان‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی که از اتصال نورون‌ها به یکدیگر تشکیل شده، می‌توانیم موضوعات مختلف را فرا گرفته و در زندگی خود از آن‌ها استفاده کنیم. هوش مصنوعی نیز قرار است که از مغز انسان الهام گرفته و در نهایت بتواند ساختاری شبیه به مغز انسان را شبیه‌سازی کند.

            در اینجا قصد دارم که متذکر شوم که الگوریتم های یادگیری عمیق بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده‌اند؛ ولی یک سری از نکات را باید در طراحی این شبکه‌ها در نظر داشت. توجه داشته باشید که در یادگیری عمیق باید از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده شود؛ به این معنی که لایه پنهان باید بیش از یکی باشد. جهت اطلاعات بیشتر می‌توانید مقاله شبکه های عصبی را مطالعه کنید.

            به‌هرحال باید توجه داشته باشید که الگوریتم های یادگیری عمیق، علاوه بر شبکه‌های عصبی عمیق، می‌توانند از تکنیک‌های دیگری نیز استفاده کنند. با کنارهم قرار دادن این موارد (شبکه‌های عصبی و سایر تکنیک‌ها) می‌توان حل کردن مسائل پیچیده را به ماشین‌ها واگذار کرد.

            الگوریتم های یادگیری عمیق

            همانطور که گفتیم، الگوریتم های یادگیری عمیق بر پایه شبکه‌های عصبی بنا نهاده شده‌اند. بنابراین، استفاده از کلمه شبکه عصبی در الگوریتم‌های زیر به معنای مستقل بودن آن از یادگیری عمیق نیست.

            یک الگوریتم یادگیری عمیق باید بتواند مجموعه‌ای از داده‌ها را به عنوان ورودی پذیرفته، پردازش‌هایی را روی آنها انجام داده، روابط بین داده‌های ورودی را یافته و در نهایت باید یک مدل یادگیری ماشین را به ما تحویل دهد. در لیست زیر 4 الگوریتم یادگیری عمیق را مشاهده می‌کنید:

            • شبکه عصبی پرسپترون های چند لایه
              • شبکه عصبی باور عمیق
              • شبکه عصبی بازگشتی

              شبکه عصبی کانولوشنال

            ورود به داشبورد

            شبکه عصبی پرسپترون های چند لایه

            درک این نوع از شبکه‌های عصبی بسیار راحت‌تر از سایر شبکه‌های عصبی بوده و به همین دلیل، زمانی که قصد کسب دانش در رابطه با یادگیری عمیق را داریم، از یادگیری این نوع از شبکه‌های عصبی شروع می‌کنیم.

            این الگوریتم یادگیری عمیق در دسته شبکه‌های عصبی پیشخور قرار دارد. منظور از شبکه‌های عصبی پیشخور این است که اتصال بین نورون‌های این شبکه، یک چرخه را تشکیل نمی‌دهد. به عبارت دیگر می‌توان اینطور گفت که این نوع از شبکه‌های عصبی، بازگشتی نیستند.

            در این نوع از شبکه های عصبی عمیق، تعداد لایه‌های ورودی باید با تعداد لایه‌های خروجی برابر بوده و تعداد لایه‌های پنهان نیز باید بیش از یک لایه باشد. معمولاً از این نوع از شبکه‌های عصبی در تشخیص تصویر و ترجمه متون استفاده می‌شود.

            در تصویر زیر می‌توانید نمونه‌ای از پرسپترون چند لایه را مشاهده کنید:

            شبکه عصبی پرسپترون های چند لایه

            شبکه عصبی باور عمیق

            این الگوریتم یادگیری عمیق به صورت مستقیم به ماشین بولتزمن وابسته بوده و ترکیبی از چند ماشین بولتزمن است. در حقیقت هدف از طراحی این شبکه عصبی، رفع مشکل محو شدگی گرادیان در ماشین های بولتزمن بوده است. با اینکه این نوع از شبکه های عصبی عمیق کاربردی بوده و مشکل محو شدن گرادیان در ماشین‌های بولتزمن را حل می‌کنند، از این الگوریتم به ندرت استفاده می‌شود.

            شبکه‌عصبی باور عمیق را می‌توان یک پشته از ماشین‌های بولتزمن در نظر گرفت. هر لایه، به لایه قبل و لایه بعد خود وصل بوده و می‌تواند داده‌ها را بین لایه‌ها جابه‌جا کند. از این نوع شبکه برای شناسایی تصویر و شناسایی ویدیو استفاده می‌شود.

            شبکه عصبی باور عمیق

            شبکه عصبی بازگشتی

            این نوع از شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌های ترتیبی و سری زمانی مفید هستند. منظور از داده‌های ترتیبی، داده‌هایی است که به ترتیب خاصی وارد شبکه عصبی شده و در هر مرحله نسبت به خروجی قبلی تصمیم می‌گیرد که در مرحله فعلی، چه خروجی را باید تولید کند. بهترین مثال از داده‌های ترتیبی، سیستم پیشنهادات گوگل است. هنگامی که متنی را تایپ می‌کنید، داده‌ها وارد شبکه شده و به ازای هر تغییر نسبت به داده قبلی و داده فعلی، پیشنهاد‌هایی را به ما ارائه می‌دهد.

             در این شبکه عصبی، داده‌های خروجی به ورودی شبکه متصل شده و این امر موجب تکرار می‌شود و در هر تکرار زمان (t) افزایش می‌یابد. این نوع از شبکه های عصبی عمیق مشابه شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه هستند با این تفاوت که در شبکه‌های پرسپترون چند لایه، بازگشتی صورت نمی‌گیرد.

            در این نوع از شبکه های عصبی عمیق، بر اساس داده قبلی و مرحله فعلی، برای تولید داده جدید تصمیم‌گیری می‌شود.

            تصویر زیر یک شبکه‌عصبی بازگشتی را نشان می‌دهد:

            همانطور که مشاهده می‌کنید این شبکه ساختار ساده‌ای دارد ولی می‌تواند بار‌ها تکرار شده و هر بار طبق زمان فعلی، یک داده خاص را تحویل بدهد. داده خروجی مستقیماً به ورودی شبکه متصل است و در هر مرحله از بازگشت، زمان (t) نیز افزایش می‌یابد. در تصویر زیر می‌توانید مراحل بازگشت در این شبکه را مشاهده کنید:

            شبکه عصبی بازگشتی
            الگوریتم یادگیری عمیق

            شبکه عصبی کانولوشنال

            یکی دیگر از الگوریتم های یادگیری عمیق که بیشترین استفاده در تشخیص تصاویر را دارد، شبکه‌عصبی کانولوشنال است. در این الگوریتم قسمت‌های مختلف یک تصویر مورد بررسی قرار گرفته و سپس به آن قسمت، وزن خاصی را اختصاص می‌دهد. در نهایت پس از گذارندن دوره یادگیری و ساخت یک مدل، انتظار می‌رود که تصاویر پردازش شده را دسته‌بندی کرده و بتواند دسته تصاویر ورودی جدید را تشخیص دهد.

            از شبکه‌عصبی کانولوشنال برای پردازش تصاویری استفاده می‌شود که از رنگ‌های زیادی تشکیل شده‌اند و پارمترا‌های بیشتری نسب به تصاویر باینری دارند.

            در تصویر زیر یک نما از شبکه‌عصبی کانولوشنال را مشاهده می‌کنید:

            شبکه عصبی کانولوشنال

            یادگیری عمیق در بیگ پرو1

            پلتفرم بیگ پرو1 یکی از بهترین پلتفرم‌ها در زمینه یادگیری ماشین بوده و به شما این امکان را می‌دهد تا بسته به نیاز خود یکی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق را انتخاب کنید و سپس برای داده‌های خود یک مدل بسازید. برای اطلاعات بیشتر اینجا کلیک کنید.

            جمع بندی

            موارد ذکر شده تنها الگوریتم های یادگیری عمیق نبوده و موارد بیشتری وجود دارند که هر کدارم را می‌توان در یک زمینه خاص مورد استفاده قرار داد. ما در این مطلب قصد داشتیم برخی از الگوریتم های یادگیری عمیق را به شما معرفی کنیم تا بتوانید یک دید کلی نسبت به هر کدام داشته باشید و مغزتان برای کسب اطلاعات بیشتر آماده شود.

            بهترین روش برای درک کردن یک موضوع تمرین و امتحان کردن است؛ بنابراین اگر قصد دارید در عمل با الگوریتم‌های یادگیری عمیق آشنا بشوید و رفتار آن‌ها با داده‌های مختلف را بررسی کنید، می‌توانید از بیگ پرو1 استفاده کنید.

            لازم به ذکر است که بیگ پرو1 برای هر پردازشی که انجام می‌دهید، فایل پایتون مربوط به آن پردازش را نیز به شما تحویل می‌دهد و شما می‌توانید آن فایل را مشاهده نموده و اطلاعات بیشتری کسب کنید.

            Share
            1

            Related posts

            neura networks - شبکه عصبی عمیق
            اکتبر 4, 2022

            شبکه عصبی چیست؟ (راهنمای جامع)


            Read more
            کاربرد یادگیری ماشین خودکار در پزشکی- Application of automatic machine learning in medicine
            آوریل 27, 2022

            مقاله کاربرد یادگیری ماشین خودکار در حوزه پزشکی


            Read more
            Machine learning applications-کاربرد های یادگیری ماشین
            مارس 9, 2022

            7 مورد از کاربردهای یادگیری ماشین


            Read more

            دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

            نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

            ارتباط با ما

            درباره بیگ‌پرو1

            بلاگ

            مشاغل

            copyright © 2021 Bigpro1, co
                        No results See all results
                        • No translations available for this page

                          Quick support