بهینه‌سازی وزن های شبکه عصبی MLP با الگوریتم PSO

معرفی دوره: بهینه‌سازی شبکه عصبی MLP با الگوریتم بهینه سازی ذرات (Particle swarm optimization ) 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 طبقه بندی از طریق بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌های شبکه با استفاده از الگوریتم PSO است. این رویکرد با کاهش خطای شبکه و افزایش دقت پیش‌بینی، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهد.

---

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 بهینه سازی ازدحام ذرات PSO :

• معرفی PSO
• آموزش کدنویسی ازدحام ذرات PSO  در متلب
• مزایای استفاده از PSO در بهینه‌سازی
• نحوه اعمال PSO 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 گوزن قرمز و MLP برای رگرسیون:

• تعریف مسئله بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
• پیاده‌سازی الگوریتم PSOدر متلب
• ادغام الگوریتم فراابتکاری PSO با فرآیند آموزش شبکه عصبی

6. آموزش (Training) و ارزیابی مدل:

• آموزش شبکه با استفاده از ترکیب فراابتکاری PSO و MLP
• تحلیل نتایج بر اساس معیارهای ارزیابی طبقه بندی یا کلاس بندی
• در اینجا لیستی از معیارهای معروف برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی آورده شده است:
  1. دقت (Accuracy): درصد پیش‌بینی‌های درست نسبت به کل پیش‌بینی‌ها.
  2. دقت (Precision): درصد نمونه‌های مثبت پیش‌بینی‌شده که واقعاً مثبت هستند.
  3. یادآوری (Recall): درصد نمونه‌های مثبت واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
  4. میزان اختصاصی بودن (Specificity): درصد نمونه‌های منفی واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
  5. F1-Score: میانگین دقت و یادآوری که به عنوان یک معیار ترکیبی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
  6. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): جدولی که عملکرد مدل را از طریق تعداد پیش‌بینی‌های درست و غلط ارزیابی می‌کند.
  7. مساحت زیر منحنی ROC (AUC): میزان تفکیک‌پذیری مدل که نشان می‌دهد مدل چقدر می‌تواند کلاس‌ها را از هم تمییز دهد.

7. ترسیم نمودارها و تحلیل:

• رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم گوزن قرمز
• 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 الگوریتم بهینه سازی PSO 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:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس