شبکه عصبی LSTM برای مسائل رگرسیون و تخمین تابع

معرفی دوره: آموزش شبکه عصبی LSTM برای مسائل رگرسیون در MATLAB

شبکه‌های عصبی LSTM (Long Short-Term Memory) یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های ترتیبی و سری‌های زمانی هستند. این مدل‌ها قادر به یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌ها هستند و عملکرد بسیار خوبی در مسائل پیچیده دارند. ولی در این دوره، شما یاد می‌گیرید که چگونه از LSTM برای حل مسائل رگرسیون زمانی که یک ماتریس ویژگی دارید استفاده کنید. این دوره بر پیاده‌سازی گام‌به‌گام کدنویسی در MATLAB تمرکز دارد و شامل پروژه‌ای عملی برای پیش‌بینی مقادیر عددی است.

---

ویژگی‌های اصلی دوره

• آشنایی با مفاهیم LSTM و کاربردهای آن.
• یادگیری نحوه طراحی و آموزش یک شبکه LSTM برای مسائل رگرسیون.
• پیاده‌سازی کامل در MATLAB، از بارگذاری داده‌ها تا ارزیابی مدل.
• تحلیل و مصورسازی نتایج برای درک بهتر عملکرد مدل.

---

سرفصل‌های دوره

1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی LSTM

• LSTM چیست؟
  • تاریخچه و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی بازگشتی استاندارد (RNN).
  • بررسی ساختار LSTM: گیت‌های ورودی، خروجی، و فراموشی.
  • اهمیت و کاربرد LSTM در مسائل پیش‌بینی و تحلیل داده‌های ترتیبی.
• کاربردهای LSTM در رگرسیون:
  • پیش‌بینی سری‌های زمانی.
  • تحلیل داده‌های مالی، زیستی، و مهندسی.

---

2. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LSTM

• بارگذاری داده‌ها از فایل‌های Excel و آماده‌سازی آن‌ها.
• پیش‌پردازش داده‌ها:
  • نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
  • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش (Training) و تست (Testing).

---

3. طراحی معماری شبکه LSTM

• تعریف ابعاد ورودی و خروجی.
• تنظیم لایه‌های شبکه:
  • لایه ورودی.
  • لایه‌های LSTM با تعداد نرون‌های مشخص.
  • لایه Dropout برای جلوگیری از بیش‌برازش.
  • لایه Fully Connected برای خروجی.
  • لایه Regression برای مسائل رگرسیون.

---

4. تنظیم پارامترها و گزینه‌های آموزش

• تعریف گزینه‌های آموزش (Training Options):
  • نرخ یادگیری (Learning Rate).
  • تعداد تکرارها (Epochs).
  • اندازه دسته‌های آموزشی (Mini-Batch Size).
  • استفاده از GPU برای تسریع آموزش.
• استفاده از الگوریتم RMSProp برای به‌روزرسانی وزن‌ها.

---

5. آموزش و تست مدل LSTM

• آموزش مدل با داده‌های آموزشی و نظارت بر فرآیند یادگیری.
• پیش‌بینی خروجی برای داده‌های آموزش و تست.
• تحلیل عملکرد مدل:
  • ارزیابی دقت و خطای مدل.
  • استفاده از معیارهای مختلف مانند MSE، RMSE، و R².

---

6. ارزیابی و مصورسازی نتایج

• تحلیل نتایج پیش‌بینی:
  • مقایسه مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
  • محاسبه معیارهای ارزیابی:
    • MSE (Mean Squared Error).
    • RMSE (Root Mean Squared Error).
    • R² (Coefficient of Determination).
• مصورسازی نتایج:
  • رسم نمودار مقایسه‌ای مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
  • نمایش هیستوگرام خطاها.
  • رسم نمودار رگرسیون.

---

دستاوردهای دوره

• تسلط بر طراحی و پیاده‌سازی شبکه LSTM در MATLAB.
• توانایی تحلیل داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای آموزش مدل.
• یادگیری ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای دقیق.
• مهارت در مصورسازی نتایج و ارائه گزارش‌های حرفه‌ای.

---

مدت زمان دوره: 2 ساعت

سطح دوره: متوسط

---

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

LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate

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

آموزش شبکه عصبی LSTM برای مسائل رگرسیون در پایتون Python

---

هشتگ‌های مرتبط

#LSTM #Regression #DeepLearning #MATLAB #MachineLearning