❇️ آموزش بهینه سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم وال برای مسائل رگرسیون
✳️ Optimizing LSTM with Whale Optimization Algorithm
💎 با استفاده از تکنیک یادگیری عمیق و با دقت بسیار بالا
مدت زمان آموزش: ۷۰ دقیقه
🚹 مدرس: حسن سعادتمند
بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری وال یا نهنگ یک رویکرد جدید در زمینه یادگیری عمیق است. الگوریتم‌های فراابتکاری اغلب برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از الگوریتم‌های فراابتکاری معروف، الگوریتم ژنتیک است. البته، الگوریتم‌های دیگری مانند الگوریتم مورچه، الگوریتم اجتماع ذرات (PSO) و سایر الگوریتم‌های فراابتکاری نیز می‌توانند برای این منظور مورد استفاده قرار گیرند.
### مراحل بهینه‌سازی با الگوریتم فراابتکاری وال:
1. تعریف فضای جستجو:
– مشخص کنید که پارامترهایی که می‌خواهید بهینه‌سازی شوند، در چه فضایی و با چه محدودیت‌هایی قرار دارند.
2. تعریف تابع هدف:
– تعیین تابع هدف که باید بهینه شود. در اینجا، تابع هدف ممکن است معیاری از دقت یا هر معیار ارزیابی دلخواه باشد که نشان‌دهنده عملکرد شبکه عصبی است.
3. انتخاب الگوریتم فراابتکاری وال برای بهینه سازی:
4. پارامترهای الگوریتم فراابتکاری وال:
– تعیین پارامترهای الگوریتم فراابتکاری، مانند اندازه جمعیت وال ها، تعداد نسل‌ها، و سایر پارامترهای مرتبط.
5. آموزش LSTM با الگوریتم فراابتکاری وال:
– اجرای الگوریتم فراابتکاری وال بر روی فضای جستجو و بهینه‌سازی تابع هدف. در هر نسل، شبکه عصبی با پارامترهای بهتر انتخاب می‌شود.
6. ارزیابی نتایج:
– ارزیابی عملکرد شبکه عصبی با پارامترهای بهینه‌شده بر اساس تابع هدف.
7. تنظیم پارامترها:
– در صورت لزوم، تنظیم پارامترهای شبکه عصبی خود با توجه به نتایج بهینه‌سازی.
#deeplearning #LSTM
#regression #neuralnetworks
#optimization #woa
🆔: کانال تلگرام 🆔: کانال یوتیوب 🆔: کانال آپارات 🆔: کانال ایتا
🆔 t.me/matlabanyone🆔 www.aparat.com/fuka22🆔 Eitaa.com/matlablearning 🆔youtube.com/@matlabforlearning4908
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.