دوره آموزشی: بهینهسازی شبکه U-Net با استفاده از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO) در متلب MATLAB
معرفی دوره
شبکه عصبی U-Net یکی از بهترین معماریهای یادگیری عمیق (Deep Learning) برای وظایف بخشبندی تصویر (Image Segmentation) یا قطعه بندی معنایی (Semantic Segmentation) است. این دوره با هدف آموزش گامبهگام بهینهسازی شبکه U-Net طراحی شده است. در این دوره، شرکتکنندگان با استفاده از یکی از موثرترین الگوریتمهای فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms)، یعنی الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO)، یاد میگیرند چگونه پارامترهای مهم معماری شبکه (مانند عمق انکودر و اندازه فیلترها) و تنظیمات هایپرپارامتری (مانند نرخ یادگیری) را بهینهسازی کنند. همچنین، نحوه تعریف و استفاده از تابع هزینه برای ترکیب عملکرد PSO با U-Net به صورت 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 شبکه U-Net در کاربردهای مختلف، از جمله قطعهبندی تصاویر پزشکی.
- معرفی الگوریتم PSO:
- مروری بر مفاهیم اصلی PSO، از جمله:
- ذرات (Particles) و موقعیت آنها.
- سرعت (Velocity) و بهروزرسانی موقعیت.
- مفهوم بهترین موقعیت فردی (Personal Best) و بهترین موقعیت جمعی (Global Best).
- مزایای PSO در حل مسائل بهینهسازی.
- مروری بر مفاهیم اصلی PSO، از جمله:
- آمادهسازی دادهها:
- تعریف فرمت دادههای ورودی (تصاویر و برچسبها).
- پیشپردازش دادهها برای افزایش دقت مدل.
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی.
بخش ۲: طراحی و تعریف شبکه U-Net
- معماری شبکه:
- توضیح ساختار کلی U-Net شامل انکودر (Encoder) برای استخراج ویژگیها و دیکودر (Decoder) برای بازسازی تصویر.
- تنظیمات شبکه:
- تنظیم عمق انکودر (Encoder Depth) و بررسی تأثیر آن بر دقت مدل و پیچیدگی محاسباتی.
- انتخاب اندازه فیلترهای کانولوشن (Filter Size) برای بهینهسازی استخراج ویژگیها.
- تعریف لایههای کلاسبندی برای مدیریت دادههای نامتوازن.
بخش ۳: تعریف تابع هزینه و ارتباط PSO با U-Net
- تابع هزینه در PSO:
- تعریف تابع هزینه ترکیبی که شامل:
- دقت عملکرد مدل (مانند معیار IoU).
- پیچیدگی مدل (برای بهینهسازی معماری).
- استفاده از دادههای آموزشی و اعتبارسنجی برای محاسبه هزینه هر ذره.
- تعریف تابع هزینه ترکیبی که شامل:
- ارتباط PSO و U-Net:
- تعریف متغیرهای قابل بهینهسازی:
- معماری شبکه:
- عمق انکودر.
- اندازه فیلترها.
- هایپرپارامترهای آموزشی:
- نرخ اولیه یادگیری.
- عامل کاهش نرخ یادگیری.
- تعداد دورههای کاهش نرخ یادگیری.
- معماری شبکه:
- نحوه انتقال موقعیت ذرات به پارامترهای شبکه و ارزیابی هزینه.
- استفاده از بهترین موقعیتها برای بهروزرسانی تنظیمات شبکه.
- تعریف متغیرهای قابل بهینهسازی:
بخش ۴: پیادهسازی و آموزش شبکه
- تنظیمات آموزشی:
- تعریف گزینههای آموزشی مانند تعداد دورهها، نرخ یادگیری و اندازه دستهها.
- معرفی روشهای کاهش نرخ یادگیری برای افزایش دقت.
- آموزش شبکه:
- اجرای مراحل آموزشی با دادههای آماده شده.
- نظارت بر معیارهای عملکرد (مانند دقت و خطا) در طول آموزش.
بخش ۵: ارزیابی و پیشبینی مدل
- ارزیابی مدل:
- استفاده از معیارهایی مانند:
- دقت (Accuracy).
- IoU (Intersection over Union).
- BFScore و ماتریس سردرگمی Confusion Matric.
- تحلیل عملکرد مدل بهینهشده و مقایسه آن با مدل پایه.
- استفاده از معیارهایی مانند:
- نمایش نتایج:
- نمایش تصاویر پیشبینی شده توسط مدل.
- تحلیل نتایج بصری و شناسایی نقاط قوت و ضعف مدل.
بخش ۶: تحلیل نتایج و بهبود مدل
-
- بررسی منحنی کاهش هزینه الگوریتم PSO برای ارزیابی پیشرفت.
- تحلیل تأثیر تغییرات پارامترهای بهینهسازی بر عملکرد نهایی مدل
پیشنیازهای دوره
- آشنایی اولیه با MATLAB.
- دانش پایهای از یادگیری ماشین و شبکههای عصبی.
- آشنایی با الگوریتمهای فراابتکاری و مفاهیم بهینهسازی.
خروجی دوره
شرکتکنندگان در این دوره:
- نحوه استفاده از الگوریتم PSO برای بهینهسازی معماری شبکه U-Net و تنظیمات آموزشی را یاد میگیرند.
- توانایی تحلیل و طراحی شبکههای عمیق پیشرفته برای کاربردهای مختلف بخشبندی تصویر را به دست میآورند.
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.