بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم ازدحام ذرات (PSO)

1,280,000تومان

معرفی کوتاه آموزش، جهت مشاهده فیلم لطفا فیترشکن خود را روشن فرمایید. لینک یوتیوب

زمان آموزش: 3ساعت
جهت دریافت دروه در تلگرام واتس اپ و ایتا: 09155137038
آیدی تلگرام: t.me/hassan_saadatmand

توضیحات
نظرات (0)

معرفی دوره: بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) 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 ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO) برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه LSTM برای طبقه‌بندی Classification است.

هدف دوره این است که شما با استفاده از PSO، 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 PSO 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. مفهوم، تئوری، کدنویسی الگوریتم PSO در متلب

الهام‌گیری از رفتار گروهی در طبیعت:
الگوریتم PSO از رفتار اجتماعی پرندگان و ماهی‌ها در طبیعت الهام گرفته شده است. ذرات در PSO به‌صورت گروهی حرکت می‌کنند و با به اشتراک‌گذاری اطلاعات، به سمت بهترین مکان (راه‌حل) در فضای جستجو حرکت می‌کنند. این رفتار تقلیدی از روش یافتن منابع غذایی در طبیعت است.
مدل‌سازی ریاضی حرکت ذرات:
- هر ذره در PSO نشان‌دهنده یک راه‌حل است و در فضای جستجو حرکت می‌کند.
- حرکت هر ذره تحت تأثیر:
  - بهترین موقعیت محلی (Local Best – Pbest).
  - بهترین موقعیت کل گروه (Global Best – Gbest).
- معادلات حرکت شامل:
  - سرعت (Velocity): تعیین جهت و شدت حرکت.
  - موقعیت (Position): به‌روزرسانی موقعیت ذره با استفاده از سرعت.
تعادل بین جستجوی محلی و جهانی:
- PSO با ترکیب دو مؤلفه اصلی، تعادل بین جستجوی محلی (Exploitation) و جستجوی جهانی (Exploration) را حفظ می‌کند:
  - جذب به سمت بهترین مکان: حرکت به سمت بهترین راه‌حل شناخته‌شده برای دستیابی به دقت بالاتر.
  - کاوش فضای جدید: برای جلوگیری از گیر افتادن در بهینه محلی.
پارامترهای کلیدی برای تنظیم:
- وزن اینرسی (Inertia Weight): میزان تأثیر حرکت قبلی بر حرکت کنونی ذره.
- ثابت‌های یادگیری (C1 و C2): کنترل تأثیر بهترین موقعیت محلی و بهترین موقعیت جهانی.
- سرعت حداکثری (Max Velocity): محدود کردن حرکت ذرات برای جلوگیری از جهش‌های بزرگ.

4. بهینه‌سازی LSTM با الگوریتم PSO

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 PSO برای LSTM:
- تعریف تابع هدف (Fitness Function) بر اساس خطا.
- ترکیب الگوریتم PSO با فرآیند آموزش LSTM.
- بهینه‌سازی پارامترها در فازهای مختلف.

5. ارزیابی و تحلیل مدل

معیارهای ارزیابی مدل:
- MSE (Mean Squared Error): برای ارزیابی دقت در مسائل رگرسیون.
- Accuracy: برای مسائل طبقه‌بندی.
- MAE و RMSE: برای تحلیل دقیق‌تر خطاها.

6. مصورسازی و گزارش نتایج

رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم PSO.
نمایش پیش‌بینی‌های LSTM در برابر داده‌های واقعی.
تحلیل گرافیکی خطاها و دقت مدل.
رسم نمودار ماتریس اشفتگی Confusion Matrix و نمودار ROC
ارزیابی عملکرد:
- Accuracy: دقت کلی مدل.
- Precision, Recall, F1-Score: تحلیل کیفیت دسته‌بندی.

دستاوردهای دوره

آشنایی با مفاهیم شبکه‌های عصبی LSTM و کاربردهای آن در یادگیری عمیق.
یادگیری پیاده‌سازی الگوریتم PSO 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: 3 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.

ترکیب LSTM با الگوریتم فراابتکاری PSO در پایتون Python

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “بهینه‌سازی شبکه عصبی عمیق LSTM با الگوریتم ازدحام ذرات (PSO)”