❇️ آموزش شبکه عصبی عمیق LSTM در متلب :
🔶 آموزش تئوری:
🔹 RNN: Recurrent neural network
🔹 LSTM: Long Short Term Memory
🔶 آموزش مقدمات کدنویسی
🔶 آموزش طبقه بندی با LSTM با حل داده Sequence در ورودی مانند طبقه بندی داده از نوع سیگنال
🔶 آموزش تحلیل داده Sequence to Sequence از نوع طبقه بندی با LSTM
🔶 آموزش تحلیل یا پیش بینی سری زمانی Time Series Forecasting با استفاده از LSTM : مناسب برای پیش بینی آب و هوا، بورس، قیمت طلا، زلزله، فراگیری یک نوع بیماری و ….
❇️ مدت زمان کامل آموزش ویدئویی: ۴ ساعت و ۱۵ دقیقه
#deeplearning #Classification #lstm #sequence #timeseries #forecasting #prediction
🆔: کانال تلگرام 🆔: کانال یوتیوب 🆔: کانال آپارات 🆔: کانال ایتا
🆔 t.me/matlabanyone🆔 www.aparat.com/fuka22🆔 Eitaa.com/matlablearning 🆔youtube.com/@matlabforlearning4908
شبکه عصبی با حافظه کوتاه مدت یا LSTM (Long Short-Term Memory) یک نوع از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است که برای مدل‌سازی داده‌های توالی و وابستگی‌های زمانی طولانی استفاده می‌شود. LSTM با حل مشکل از دست رفتن گرادیان در شبکه‌های RNN معمولی، توانسته است بهبودهای قابل توجهی در توانایی یادگیری اطلاعات زمانی داشته باشد. LSTM برای مدل‌سازی داده‌های زمانی و توالی‌ای استفاده می‌شود. این نوع از شبکه‌های عصبی به خصوص برای مسائلی که وابستگی‌های زمانی طولانی دارند، مانند پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری زمانی، و ترجمه ماشینی، مفید است. در زیر، به جزییات معماری LSTM می‌پردازیم:
1. یکی از ویژگی‌های اصلی LSTM:
– LSTM دارای یک ویژگی بسیار مهم به نام “خاصیت دروازه‌ها” (Gated Mechanism) است که امکان بهبود حفظ و فراموشی اطلاعات در طول زمان را فراهم می‌کند.
2. سلول حافظه (Memory Cell):
– سلول حافظه در LSTM به عنوان یک مکانیزم اصلی برای حفظ و جاری اطلاعات در طول زمان عمل می‌کند. اطلاعات می‌توانند به صورتی که نیاز است از سلول حافظه خوانده یا به آن نوشته شوند.
3. دروازه‌ها:
– LSTM دارای سه دروازه اصلی است:
– دروازه فراموشی (Forget Gate): مسئول حذف یا نگه‌داری اطلاعات از سلول حافظه در هر مرحله زمانی است.
– دروازه ورودی (Input Gate): تصمیم‌گیری در مورد این که چه اطلاعات جدیدی به سلول حافظه افزوده شود.
– دروازه خروجی (Output Gate): تصمیم‌گیری در مورد این که چه بخش از اطلاعات در سلول حافظه به لایه خروجی منتقل شود.
4. توابع فعال‌سازی:
– LSTM از توابع فعال‌سازی چون تانژانت برای محاسبات در دروازه‌ها و درون سلول حافظه استفاده می‌کند.
5. وضعیت‌های سلول حافظه:
– LSTM دارای دو وضعیت اصلی است: وضعیت سلول حافظه فعلی و وضعیت سلول حافظه جدید. این وضعیت‌ها با استفاده از دروازه‌ها و توابع فعال‌سازی محاسبه می‌شوند.
6. خروجی شبکه:
– خروجی شبکه LSTM با توجه به وضعیت سلول حافظه و دروازه‌های خروجی محاسبه می‌شود.
7. معماری دوجانبه (Bidirectional):
– می‌توان LSTM را به صورت دوجانبه معماری کرد، به این معنا که اطلاعات از دو سمت چپ به راست و از راست به چپ پردازش می‌شوند. این کار باعث بهبود در درک وابستگی‌های زمانی در دو جهت مختلف می‌شود.
8. کاربردها:
– LSTM در موارد متعددی از جمله پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری زمانی، گفتار به متن، تولید متن، و کنترل پویا در رباتیک و سیستم‌های هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرد.
شبکه عصبی LSTM به دلیل قابلیت حفظ وابستگی‌های زمانی طولانی و پیچیدگی معماری‌اش، در بسیاری از حوزه‌ها به عنوان یک ابزار مؤثر برای مدل‌سازی داده‌های توالی استفاده می‌شود.
در زیر، کاربردهای شبکه عصبی LSTM را بررسی می‌کنیم:
1. پردازش زبان طبیعی (NLP):
– LSTM در ترجمه ماشینی، تولید متن خودکار، خلاصه‌سازی متن، و تشخیص احساسات از متن‌ها استفاده می‌شود. این شبکه‌ها به خوبی می‌توانند الگوها و وابستگی‌های زمانی در زبان طبیعی را مدل کنند.
2. پیش‌بینی سری زمانی:
– در مالیات، اقتصاد، و حوزه‌های دیگر، LSTM به عنوان یک ابزار مؤثر برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شبکه‌ها می‌توانند الگوها و تغییرات زمانی در داده‌ها را درک کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند.
3. پردازش گفتار:
– LSTM در تشخیص و تفسیر گفتار مؤثر است. از آن برای تبدیل گفتار به متن (ASR) و برعکس، تولید گفتار مصنوعی نیز استفاده می‌شود.
4. پردازش تصویر و فیلم:
– در برخی از مسائل پردازش تصویر و فیلم، LSTM به عنوان یک ابزار کارآمد برای مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در توصیف فیلم یا تولید زیرنویس تصویری.
5. سیستم‌های مکالمه‌ای:
– LSTM در ساختار سیستم‌های چت برای پردازش وابستگی‌های زمانی در گفتگوها و مکالمات بین افراد یا با سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود.
6. پیش‌بینی فعالیت فیزیولوژیکی:
– در علوم پزشکی، LSTM ممکن است برای پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل فعالیت‌های فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب، فشار خون، یا دیگر پارامترهای بیولوژیکی مورد استفاده قرار گیرد.
7. سیستم‌های کنترل و رباتیک:
– LSTM در کنترل دینامیک و مدل‌سازی حالت‌های پویا در رباتیک و سیستم‌های کنترلی پیچیده نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.
استفاده از شبکه عصبی LSTM در این حوزه‌ها نشان از انعطاف پذیری و قدرت مدل‌سازی این شبکه‌ها در کاربردهای مختلف دارد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.