طبقه‌بندی داده‌ها با شبکه عصبی پرسپترون چندلایه MLP در متلب

معرفی دوره: طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از شبکه عصبی MLP در متلب MATLAB

در این دوره جامع، به بررسی و پیاده‌سازی یکی از معروف ترین نوع شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یعنی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) برای حل مسائل طبقه‌بندی (Classification) پرداخته می‌شود. MLP یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) است که با استفاده از لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی، قادر به شناسایی الگوهای پیچیده و طبقه‌بندی داده‌ها در مسائل مختلف می‌باشد.

این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی و اصول تئوری، شما را با مراحل مختلف طراحی و پیاده‌سازی شبکه عصبی MLP در MATLAB آشنا می‌کند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه داده‌های خود را پیش‌پردازش (Preprocessing) کنند، ساختار شبکه عصبی مناسب را طراحی نمایند و پارامترهای مختلف مانند تعداد لایه‌های مخفی، تعداد نورون‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی را تنظیم کنند.

در این دوره، پس از یادگیری مفاهیم اولیه، به سراغ پیاده‌سازی شبکه‌های MLP برای داده‌های طبقه‌بندی  می‌رویم. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)، داده‌های آموزشی (Training) و آزمایشی (Testing) نیز از مباحث کلیدی این دوره است.

1. مقدمه و آشنایی با شبکه عصبی MLP

• تعریف شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP).
• بررسی تئوری و مفهوم شبکه عصبی MLP.
• معرفی ساختار کلی MLP: لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی.

2. معرفی داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها

• بارگذاری داده‌ها (Loading Data) در MATLAB.
• بررسی ساختار داده‌ها: ویژگی‌ها (Features) و برچسب‌ها (Labels).
• شافل کردن داده‌ها (Shuffling) برای ایجاد توزیع تصادفی.
• نرمال‌سازی داده‌ها (Normalization) برای بهبود عملکرد شبکه.
• آماده‌سازی برچسب‌ها برای مسائل چندکلاسه با روش One-Hot Encoding.

3. طراحی و تنظیم شبکه عصبی

• ایجاد شبکه با استفاده از MATLAB:
  • طراحی شبکه با تعداد لایه‌های مخفی و نورون‌های مناسب.
  • تعریف توابع انتقال (Transfer Functions) و عملکرد (Performance Functions).
• انتخاب پارامترهای آموزشی:
  • روش گرادیان نزولی (Gradient Descent Backpropagation).
  • تعریف تعداد اپوک‌ها (Epochs)، نرخ یادگیری (Learning Rate)، و عملکرد توقف (Stopping Criteria).

4. آموزش شبکه (Training Phase)

• تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست.
• آموزش شبکه با الگوریتم Levenberg-Marquardt (trainlm).
• نمایش معیارهای آموزشی:
  • عملکرد شبکه در طول اپوک‌ها (Training Performance).
  • کاهش خطا (Error Reduction).

5. ارزیابی و تحلیل عملکرد شبکه

• ارزیابی عملکرد روی داده‌های آموزش، تست و اعتبارسنجی.
• رسم ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix) برای هر مجموعه داده.

6. مصورسازی و تحلیل نتایج

• رسم نمودار ROC (Receiver Operating Characteristic) برای تحلیل عملکرد.
• بررسی هیستوگرام خطا (Error Histogram).
• نمایش گرافیکی شبکه (View Network) در MATLAB.

ویژگی‌های دوره:

• سطح دوره: مقدماتی تا متوسط.
• مخاطبین: دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین.
• پیش‌نیازها: آشنایی اولیه با MATLAB و مفاهیم شبکه‌های عصبی.

مدت زمان دوره: 1.5 ساعت.
پیش‌نیاز: آشنایی مقدماتی با MATLAB و مفاهیم یادگیری ماشین.