بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با الگوریتم PSO

دوره آموزشی: بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO)

---

معرفی دوره

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) یکی از ابزارهای قدرتمند یادگیری عمیق (Deep Learning) در پردازش تصویر (Image Processing)، به ویژه در طبقه‌بندی تصاویر (Image Classification)، هستند. این دوره آموزشی به شما نحوه استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO) را برای بهینه‌سازی معماری و تنظیمات هایپرپارامتری (Hyperparameter Tuning) شبکه‌های عصبی کانولوشنی آموزش می‌دهد. هدف اصلی این دوره، بهبود عملکرد مدل با استفاده از تکنیک‌های نوین بهینه‌سازی و بررسی تأثیر آن بر دقت (Accuracy) و سرعت یادگیری (Learning Speed) است.

لطفا قبل از شفارش دوره لطفا فیلم معرفی آموزش را مشاهده بفرمایید.
دیدن دوره یادگیری عمیق CNN در متلب

---

سرفصل‌های دوره

بخش ۱: مقدمه و آماده‌سازی داده‌ها

1. مفاهیم پایه CNN:
   • معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف مانند طبقه‌بندی تصاویر (Image Classification) و تشخیص اشیا (Object Detection).
2. الگوریتم PSO:
   • آشنایی با مفاهیم اولیه PSO:
     • تعریف ذره (Particle)، سرعت (Velocity) و موقعیت (Position).
     • تابع هدف (Objective Function) و فرآیند بهینه‌سازی.
3. آماده‌سازی داده‌ها (Data Preparation):
   • بارگذاری مجموعه‌داده‌ها (Datasets) و تقسیم آن‌ها به داده‌های آموزشی (Training Data)، اعتبارسنجی (Validation Data) و آزمایشی (Test Data).
   • پیش‌پردازش تصاویر (Preprocessing) شامل تغییر اندازه (Resize) و تبدیل به فرمت‌های موردنیاز مدل.

---

بخش ۲: طراحی و تعریف شبکه CNN

1. معماری شبکه:
   • تعریف لایه‌های CNN:
     • لایه ورودی تصویر (Image Input Layer).
     • لایه کانولوشن (Convolutional Layer) و انتخاب اندازه فیلترها (Filter Size).
     • لایه‌های نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) و فعال‌سازی (Activation – ReLU).
     • لایه‌های تجمیع مکانی (Pooling Layer) و کاهش ابعاد ویژگی‌ها.
     • لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layer) و خروجی (Output Layer).
2. ایجاد مدل پایه (Baseline Model):
   • استفاده از مدل‌های ساده یا مدل‌های پیش‌‎آموزش‌یافته (Pre-Trained Models) مانند AlexNet برای طبقه‌بندی داده‌ها.

---

بخش ۳: الگوریتم PSO و نحوه ارتباط با CNN

1. تنظیمات الگوریتم PSO:
   • تعریف جمعیت اولیه (Population Initialization) شامل موقعیت‌ها و سرعت‌ها.
   • معرفی پارامترهای اصلی PSO:
     • ضریب اینرسی (Inertia Weight).
     • فاکتورهای یادگیری فردی و اجتماعی (Cognitive and Social Coefficients).
2. ارتباط PSO با شبکه CNN:
   • متغیرهای بهینه‌سازی:
     • هایپرپارامترها (Hyperparameters):
       • نرخ یادگیری (Learning Rate).
       • اندازه دسته (Mini-Batch Size).
       • مومنتوم (Momentum).
   • تعریف تابع هزینه (Cost Function):
     • ارزیابی عملکرد شبکه بر اساس دقت (Accuracy) و نرخ خطا (Error Rate).
3. فرآیند بهینه‌سازی:
   • بروزرسانی موقعیت و سرعت ذرات بر اساس بهترین موقعیت فردی (Personal Best – PBest) و جمعی (Global Best – GBest).
   • اعمال مقادیر بهینه‌شده به معماری و تنظیمات CNN.

---

بخش ۴: پیاده‌سازی و آموزش مدل

1. تنظیمات آموزشی (Training Options):
   • تعیین تعداد دوره‌ها (Epochs)، نرخ یادگیری اولیه (Initial Learning Rate) و گزینه‌های کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Schedule).
2. آموزش شبکه:
   • استفاده از PSO برای تنظیم هایپرپارامترها و آموزش مدل بر روی داده‌های آماده‌شده.
   • تحلیل معیارهای عملکرد مانند دقت (Accuracy) و خطای اعتبارسنجی (Validation Error).

---

بخش ۵: ارزیابی مدل و نمایش نتایج

1. ارزیابی عملکرد (Model Evaluation):
   • محاسبه معیارهای ارزیابی:
     • دقت کلی (Overall Accuracy).
     • معیار بازیابی (Recall)، دقت (Precision) و امتیاز F1 (F1 Score).
   • تولید ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix) و نمایش نرخ دسته‌بندی درست.
2. نمایش نتایج (Visualization):
   • رسم نمودارهای عملکرد:
     • منحنی ROC (Receiver Operating Characteristic).
     • منحنی یادگیری (Learning Curve).
   • نمایش پیش‌بینی‌های مدل در داده‌های آزمایشی و مقایسه با برچسب‌های واقعی.

---

بخش ۶: تحلیل نتایج و بهبود مدل

1. تحلیل تأثیر الگوریتم PSO:
   • بررسی پیشرفت هزینه بهینه‌سازی (Cost Progression) در طول تکرارها.
   • تحلیل پارامترهای بهینه‌شده و تأثیر آن‌ها بر عملکرد شبکه.
2. روش‌های بهبود بیشتر:
   • اصلاح تابع هزینه برای افزایش دقت.
   • استفاده از تنظیمات پیشرفته PSO مانند PSO چندمنظوره (Multi-Objective PSO).
   • آزمایش معماری‌های پیچیده‌تر CNN.

---

پیش‌نیازهای دوره

1. آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی در متلب (MATLAB).
2. دانش پایه‌ای در یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks).
3. آشنایی با مفاهیم الگوریتم‌های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms) مانند PSO.

---

خروجی دوره

شرکت‌کنندگان با استفاده از این دوره:

1. توانایی طراحی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) را خواهند داشت.
2. قادر به استفاده از الگوریتم PSO برای تنظیم هایپرپارامترها و بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی خواهند شد.
3. مهارت تحلیل نتایج و ارائه پیشنهادات بهبود برای کاربردهای پیشرفته را کسب خواهند کرد.