معرفی دوره: بهینهسازی شبکه عصبی MLP با الگوریتم پنگوئن امپراتور (Emperor Penguin Optimizer – EPO) در متلب MATLAB
در این دوره، شما با ترکیب روشهای بهینهسازی فراابتکاری و شبکههای عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) آشنا خواهید شد. تمرکز اصلی بر روی بهبود عملکرد مدل در مسائل رگرسیون از طریق بهینهسازی وزنها و بایاسهای شبکه با استفاده از الگوریتم پنگوئن امپراتور است. این رویکرد با کاهش خطای شبکه و افزایش دقت پیشبینی، عملکرد بهتری نسبت به روشهای سنتی ارائه میدهد.
مدت زمان دوره: 2 ساعت
سرفصلهای دوره:
1. مقدمه بر شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN):
- مفاهیم اولیه شبکههای عصبی
- ساختار شبکه پرسپترون چندلایه (MLP)
- تفاوت شبکههای عصبی در مسائل رگرسیون و طبقهبندی
2. الگوریتم پنگوئن امپراتور :
- معرفی پنگوئن امپراتور
- مزایای استفاده از پنگوئن امپراتور در بهینهسازی
- نحوه اعمال پنگوئن امپراتور برای بهینهسازی وزنها و بایاسهای شبکه
3. آمادهسازی دادهها در متلب (MATLAB):
- لود کردن دادهها (Loading Data)
- پیشپردازش دادهها شامل نرمالسازی (Normalization)
- تقسیم دادهها به سه مجموعه: آموزش (Training)، اعتبارسنجی (Validation) و تست (Testing)
4. پیادهسازی شبکه عصبی MLP در متلب:
- تعریف ساختار شبکه عصبی (Number of Layers, Neurons, Activation Functions)
- تنظیم پارامترها (Learning Rate, Epochs)
- استفاده از الگوریتمهای استاندارد آموزش برای مقایسه
5. ترکیب الگوریتم پنگوئن امپراتور و MLP برای رگرسیون:
- تعریف مسئله بهینهسازی وزنها و بایاسها
- پیادهسازی الگوریتم پنگوئن امپراتور در متلب
- ادغام الگوریتم پنگوئن امپراتور با فرآیند آموزش شبکه عصبی
6. آموزش (Training) و ارزیابی مدل:
- آموزش شبکه با استفاده از ترکیب شکارچیان دریایی و MLP
- تحلیل نتایج بر اساس معیارهای ارزیابی رگرسیون
- محاسبه خطاهای میانگین مطلق (Mean Absolute Error – MAE)، میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error – MSE) و ضریب تعیین (R²)
7. ترسیم نمودارها و تحلیل:
- رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم پنگوئن امپراتور
- نمایش خطای آموزش و تست
- مقایسه پیشبینیهای مدل با دادههای واقعی
خروجیها و دستاوردهای دوره:
- آشنایی با مفاهیم شبکه عصبی MLP برای مسائل رگرسیون.
- یادگیری پیادهسازی پنگوئن امپراتور EPO برای بهینهسازی شبکههای عصبی.
- توانایی ارزیابی مدلها با استفاده از معیارهای استاندارد رگرسیون.
- تولید نمودارهای دقیق برای تحلیل و ارائه نتایج مدل.
این دوره شامل تمرینهای کدنویسی در متلب است که به شما امکان میدهد دانش تئوری را در عمل پیادهسازی کنید و الگوریتمهای نوین را برای بهینهسازی مسائل رگرسیون بهکار بگیرید.
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
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.