دوره آموزشی: بهینهسازی شبکه U-Net با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) در متلب MATLAB
هدف دوره
شبکه عصبی یونت U-Net یکی از قدرتمندترین معماریهای یادگیری عمیق (Deep Learning) برای وظایف بخشبندی تصویر (Image Segmentation) است. این دوره با هدف آموزش گامبهگام نحوه بهینهسازی شبکه U-Net طراحی شده است. در این دوره، شرکتکنندگان با استفاده از یکی از موثرترین الگوریتمهای فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms)، یعنی الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer – GWO)، میآموزند چگونه معماری شبکه را بهینه کنند. این بهینهسازی شامل مواردی همچون تعیین عمق انکودر و انتخاب اندازه فیلترها است. علاوه بر این، تنظیمات هایپرپارامتری مانند نرخ یادگیری نیز بررسی و بهبود داده میشوند. در نهایت، نحوه تعریف و استفاده از تابع هزینه به منظور ترکیب عملکرد GWO با UNet به طور عملی آموزش داده خواهد شد.
لطفا قبل از سفارش دوره معرفی آمورش را حتما مشاهده بفرمایید.
دیدن دوره جامع شبکه عصبی یونت Unet در متلب
سرفصلهای دوره
بخش ۱: مقدمه و آمادهسازی دادهها
- کاربردهای U-Net: بررسی نقش این شبکه در قطعهبندی تصاویر، به ویژه در زمینههایی مانند پزشکی.
- معرفی الگوریتم GWO: مروری بر مفاهیم اصلی این الگوریتم و توضیح کاربرد آن در جستجوی بهینه.
- آمادهسازی دادهها:
- تعریف فرمت دادههای ورودی (تصاویر و برچسبها).
- روشهای پیشپردازش برای بهبود کیفیت دادهها.
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی.
بخش ۲: طراحی و تعریف شبکه U-Net
- معماری شبکه: توضیح ساختار U-Net شامل انکودر (برای استخراج ویژگیها) و دیکودر (برای بازسازی تصویر).
- تنظیمات شبکه:
- تعریف عمق انکودر (Encoder Depth) و تأثیر آن در دقت و پیچیدگی محاسباتی.
- انتخاب اندازه فیلترهای کانولوشن (Filter Size) برای استخراج ویژگیها.
- تنظیمات مربوط به کلاسبندی برای مدیریت دادههای نامتوازن.
بخش ۳: تعریف تابع هزینه و ارتباط GWO با U-Net
- تابع هزینه در GWO:
- تعریف تابع هزینه ترکیبی که شامل معیارهای عملکرد شبکه U-Net (مانند دقت و IoU) و میزان پیچیدگی مدل است.
- نحوه استفاده از دادههای آموزشی و اعتبارسنجی برای محاسبه هزینه.
- ارتباط GWO و U-Net:
- معرفی متغیرهای قابل بهینهسازی مانند:
- معماری شبکه:
- عمق انکودر.
- اندازه فیلترها.
- هایپرپارامترهای آموزشی:
- نرخ اولیه یادگیری (Learn Rate).
- عامل کاهش نرخ یادگیری.
- تعداد دورههای کاهش نرخ یادگیری.
- معماری شبکه:
- نحوه تعامل الگوریتم GWO با U-Net برای بهبود این پارامترها.
- فرآیند انتقال موقعیتهای جستجو در GWO به تنظیمات شبکه و محاسبه هزینه برای هر موقعیت.
- معرفی متغیرهای قابل بهینهسازی مانند:
بخش ۴: پیادهسازی و آموزش شبکه
- تنظیمات آموزشی:
- معرفی گزینههای آموزشی شامل تعداد دورهها، نرخ یادگیری اولیه و اندازه دسته دادهها.
- تعریف استراتژی کاهش نرخ یادگیری برای بهبود همگرایی.
- آموزش شبکه:
- اجرای مراحل آموزشی با دادههای آمادهسازی شده.
- نظارت بر معیارهای عملکرد (مانند دقت و خطا) در طول دورهها.
بخش ۵: ارزیابی و پیشبینی مدل
- ارزیابی مدل:
- استفاده از معیارهایی مانند IoU، BFScore و ماتریس سردرگمی برای تحلیل عملکرد شبکه.
- مقایسه نتایج مدل بهینهسازی شده با مدل پایه.
- نمایش نتایج:
- نمایش تصاویر پیشبینی شده توسط مدل.
- تحلیل تصاویر پیشبینی شده و برچسبهای واقعی برای شناسایی نقاط قوت و ضعف.
بخش ۶: تحلیل نتایج و بهبود مدل
- تحلیل عملکرد:
- بررسی منحنی هزینه بهینهسازی GWO برای ارزیابی پیشرفت.
- تحلیل تأثیر تغییرات معماری و تنظیمات آموزشی بر عملکرد نهایی مدل.
پیشنیازهای دوره
- آشنایی اولیه با MATLAB.
- دانش پایهای از یادگیری ماشین و شبکههای عصبی.
- آشنایی با الگوریتمهای فراابتکاری و بهینهسازی.
خروجی دوره
شرکتکنندگان در این دوره یاد میگیرند چگونه از الگوریتم گرگ خاکستری برای بهینهسازی معماری شبکه U-Net و تنظیمات آموزشی آن استفاده کنند. این دوره توانایی تحلیل و طراحی شبکههای پیشرفته برای کاربردهای قطعهبندی تصاویر را به شرکتکنندگان ارائه میدهد.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در MATLAB و پایتون.
- 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
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.