معرفی دوره: بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله (BH) در MATLAB
در این دوره جامع، شما با یک نوع کارآمد شبکه های عصبی Neural Network یعنی LSTM (Long Short-Term Memory)، یکی از قدرتمندترین ابزارهای یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌ها آشنا می‌شوید. این دوره ترکیبی از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق و الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله (Black Hole Optimization – BH) برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه LSTM برای رگرسیون Regression است.
هدف دوره این است که شما با استفاده از الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله، عملکرد شبکه LSTM را در تحلیل داده های معمولی بهینه کنید. با این روش، دقت مدل افزایش یافته و فرآیند آموزش کارآمدتر خواهد شد.
سرفصل‌های دوره
1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی LSTM (بخش اول را رایگان از یوتیوب تماشا بفرمایید)
- مفهوم شبکه‌های بازگشتی (RNN):
- ساختار و ویژگی‌های RNN.
- چالش‌های اصلی، مانند ناپایداری گرادیان.
- معرفی LSTM:
- ساختار سلول‌های LSTM.
- کاربرد گیت‌های ورودی، خروجی، و فراموشی.
- تفاوت LSTM با RNN استاندارد.
- کاربردهای LSTM:
- پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting).
- تحلیل داده‌های ترتیبی مانند متن، صدا، و سیگنال.
- چرا الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله برای بهینه‌سازی LSTM مناسب است؟
- توانایی در بهینه‌سازی پارامترهای متعدد.
- تعادل بین جستجوی محلی و جهانی.
2. آماده‌سازی داده‌ها برای LSTM در MATLAB
- وارد کردن داده‌ها
- پیش‌پردازش داده‌ها:
- پیدا کردن داده های گمشده Missing Value
- تقسیم داده‌ها به آموزش (Training)، و تست (Testing).
3. بهینه‌سازی LSTM با الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله
- تعریف پارامترهای بهینه‌سازی:
- نرخ یادگیری (Learning Rate)
- دو پارامتر برای کنترل نرخ یادگیری Drop Factor و Drop Period
- تعداد نورون‌ها و لایه‌ها.
- پارامتر Dropout.
- MinBatchSize
- پیاده‌سازی سیاه چاله برای LSTM:
- تعریف تابع هدف (Fitness Function) بر اساس خطا.
- ترکیب الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله با فرآیند آموزش LSTM.
- بهینه‌سازی پارامترها در فازهای مختلف.
4. ارزیابی و تحلیل مدل
- معیارهای ارزیابی مدل:
- MSE (Mean Squared Error): برای ارزیابی دقت در مسائل رگرسیون.
- MAE و RMSE: برای تحلیل دقیق‌تر خطاها.
5. مصورسازی و گزارش نتایج
- رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله.
- نمایش پیش‌بینی‌های LSTM در برابر داده‌های واقعی.
- تحلیل گرافیکی خطاها و دقت مدل.
- رسم نمودار رگرسیون
- ارزیابی عملکرد:
- معیارهای MSE (میانگین مربعات خطا) و RMSE (ریشه میانگین مربعات خطا).
- ضریب تعیین (R²).
دستاوردهای دوره
- آشنایی با مفاهیم شبکه‌های عصبی LSTM و کاربردهای آن در یادگیری عمیق.
- یادگیری پیاده‌سازی الگوریتم فراابتکاری سیاه چاله (BHO) برای بهینه‌سازی شبکه عصبی LSTM.
- توانایی تحلیل و بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از فراابتکاری.
- مهارت در تحلیل نتایج و ارائه گزارش‌های حرفه‌ای.
مدت زمان دوره: 2 ساعت
حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
نویسنده: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.