ترکیب شبکه عصبی MLP با الگوریتم رقابت استعماری ICA در متلب

معرفی دوره: ترکیب شبکه عصبی MLP با الگوریتم رقابت استعماری Imperialist Competitive Algorithm – ICA  در متلب MATLAB

در این دوره، شما با ترکیب روش‌های بهینه‌سازی فراابتکاری و شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) آشنا خواهید شد. تمرکز اصلی بر روی بهبود عملکرد مدل در مسائل طبقه بندی از طریق بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌های شبکه با استفاده از الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری ICA است. این رویکرد با کاهش خطای شبکه و افزایش دقت پیش‌بینی، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهد.

---

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN):

• مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
• ساختار شبکه پرسپترون چندلایه (MLP)
• تفاوت شبکه‌های عصبی در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی

2. الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری :

• معرفی فراابتکاری رقابت استعماری
• مزایای استفاده از رقابت استعماری در بهینه‌سازی
• نحوه اعمال جستو‌‌ جوی فاخته برای بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌های شبکه

3. آماده‌سازی داده‌ها در متلب (MATLAB):

• لود کردن داده‌ها (Loading Data)
• پیش‌پردازش داده‌ها شامل نرمال‌سازی (Normalization)
• تقسیم داده‌ها به سه مجموعه: آموزش (Training)، اعتبارسنجی (Validation) و تست (Testing)

4. پیاده‌سازی شبکه عصبی MLP در متلب:

• تعریف ساختار شبکه عصبی (Number of Layers, Neurons, Activation Functions)
• تنظیم پارامترها (Learning Rate, Epochs)
• استفاده از الگوریتم‌های استاندارد آموزش برای مقایسه

5. ترکیب فراابتکاری رقابت استعماری و MLP برای طبقه بندی:

• تعریف مسئله بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
• پیاده‌سازی فراابتکاری رقابت استعماری در متلب
• ادغام فراابتکاری رقابت استعماری با فرآیند آموزش شبکه عصبی

6. آموزش (Training) و ارزیابی مدل:

• آموزش شبکه با استفاده از ترکیب فراابتکاری رقابت استعماری و MLP
• تحلیل نتایج بر اساس معیارهای ارزیابی طبقه بندی یا کلاس بندی
• در اینجا لیستی از معیارهای معروف برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی آورده شده است:
  1. دقت (Accuracy): درصد پیش‌بینی‌های درست نسبت به کل پیش‌بینی‌ها.
  2. دقت (Precision): درصد نمونه‌های مثبت پیش‌بینی‌شده که واقعاً مثبت هستند.
  3. یادآوری (Recall): درصد نمونه‌های مثبت واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
  4. میزان اختصاصی بودن (Specificity): درصد نمونه‌های منفی واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
  5. F1-Score: میانگین دقت و یادآوری که به عنوان یک معیار ترکیبی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
  6. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): جدولی که عملکرد مدل را از طریق تعداد پیش‌بینی‌های درست و غلط ارزیابی می‌کند.
  7. مساحت زیر منحنی ROC (AUC): میزان تفکیک‌پذیری مدل که نشان می‌دهد مدل چقدر می‌تواند کلاس‌ها را از هم تمییز دهد.

7. ترسیم نمودارها و تحلیل:

• رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم زنبور عسل
• نمایش خطای آموزش و تست
• مقایسه پیش‌بینی‌های مدل با داده‌های واقعی

---

خروجی‌ها و دستاوردهای دوره:

• آشنایی با مفاهیم شبکه عصبی MLP برای مسائل طبقه بندی.
• یادگیری پیاده‌سازی فراابتکاری رقابت استعماری برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی.
• توانایی ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد طبقه بندی Classification.
• تولید نمودارهای دقیق برای تحلیل و ارائه نتایج مدل.

---

این دوره شامل تمرین‌های کدنویسی در متلب است که به شما امکان می‌دهد دانش تئوری را در عمل پیاده‌سازی کنید و الگوریتم‌های نوین را برای بهینه‌سازی مسائل طبقه بندی به‌کار بگیرید.

حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
تماس با مدرس:
• Telegram: t.me/matlabanyone
• Telegram: t.me/hassan_saadatmand
• Email: h.saadatmand22@yahoo.com
• Website: www.matlablearning.com
• Phone: 09155137038

مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس

دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.

ترکیب شبکه عصبی MLP با الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری Imperialist Competitive Algorithm – ICA  در پایتون Python