معرفی دوره: بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم فراابتکاری گله اسب HOA 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 گله اسب HOA (Horse Herd Optimization algorithm – HOA) برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه LSTM برای رگرسیون Regression است.
هدف دوره این است که شما با استفاده از الگوریتم فراابتکاری گله اسب HOA، عملکرد شبکه LSTM را در تحلیل داده های معمولی بهینه کنید. با این روش، دقت مدل افزایش یافته و فرآیند آموزش کارآمدتر خواهد شد.
Optimizing Long Short-Term Memory LSTM using Horse Herd Optimization algorithm
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 گله اسب HOA 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 گله اسب HOA
- 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 الگوریتم گله اسب HOA برای LSTM:
- تعریف تابع هدف (Fitness Function) بر اساس خطا.
- ترکیب الگوریتم فراابتکاری گله اسب HOA 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 گله اسب HOA.
- 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 گله اسب HOA 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
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.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.