انجام پروژه های شبکه عصبی cnn  ،پیاده سازی پروژه های پردازش تصویر با cnn  انجام پروژه های شبکه های عصبی بینایی ماشین با   cnn

انجام پروژه های شبکه عصبی کانولیشنی

گروهه هوش مصنوعی سایت azsoftir آماده انجام پروژه های شبکه عصبی کانولیشینی cnn  شما می باشد .

برای ثبت سفارش انجام پروژه شبکه عصبی cnn چگونه باید اقدام کرد؟

برای ثبت سفارش می توانید از طریق ایمیل ادرس azsoftir @gmail.com  یا شماره تماس 09367292276 انجام پروژه شبکه عصبی cnn  خود را ثبت کنید .

چه خدماتی در زمینه انجام پروژه های شبکه عصبی cnn  توسط سایت azsoftir ارائه می شود ؟

انجام پروژه های پردازش تصویر با cnn

انجام پروژه های بینایی ماشین cnn

انجام پروژه های یادگیری ماشین با cnn

انجام پروژه های مهندسی پزشکی با cnn

انجام پروژ CNN

انجام  پروژه های شبکه های عصبی کانولیشنی

نحوه انجام پروژه های شبکه عصبی cnn  چگونه خواهد بود؟

بعذ از توافق بر روی انجام پروژه cnn  ،نصف هزینه را برای شروع کار واریز خواهید کرد ،بعد از اتمام کار ،دمویی جهت اطمینان شما از درستی کار پروژه ارسال می شود،بعد از آن الباقی واریز خواهید ،پروژه رو ارسال کنیم .

کیفیت انجام پروژه های cnn  را تضمین می کنید ؟

با توجه با سابقه چندین ساله سایت azsoftir  در انجام پروژه های شبکه عصبی cnn  ،دارای نمونه کاری مختلفی می باشد ،کیفیت پروژه شما را تضمین میکند .

تحویل انجام پروژه شبکه عصبی cnn  چگونه خواهد بود؟

ابتدا دمویی از پروژه انجام شده cnn  برای شما ارسال می شود ،بعد از راستی آزمایی پروژه ،نصف دیگر مبلغ توافقی رو واریز میکیند تا پروژه شما رو ارسال کنیم .

تاریخچه شبکه عصبی cnn

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) یک نوع از شبکه‌های عمیق عصبی هستند که بخصوص برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند. تاریخچه CNN به سال‌های اوایل دهه 1980 بازمی‌گردد، زمانی که ویژگی‌های محلی تصاویر از طریق فیلترهای کانولوشنال مورد بررسی قرار گرفت. در سال 1989، یان لوکون و یوشوا بنجیو ضمن ارائه مقاله‌ای با عنوان “شبکه‌های عصبی کانولوشنال”، به طور رسمی این ایده را مطرح کردند. سپس، در دهه 1990، شبکه‌های عصبی کانولوشنال به شدت مورد توجه محققان قرار گرفتند و به عنوان روشی موثر برای تشخیص الگوها و ویژگی‌های تصویر، مورد استفاده قرار گرفتند.

اما اصلی‌ترین توسعه‌ها و پیشرفت‌ها در زمینه CNN در دهه‌های 2000 و 2010 صورت گرفت. مقاله “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” ارائه شده توسط گروهی از محققان در سال 2012، نشان داد که استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال با ساختار عمیق برای دسته‌بندی تصاویر، به نتایج بسیار بهتری نسبت به روش‌های قبلی منجر می‌شود. این اثبات بود که شبکه‌های عصبی کانولوشنال می‌توانند به طور مؤثری در حل مسائل تشخیص تصویر به کار گرفته شوند. از آن زمان به بعد، CNN به عنوان یکی از اصلی‌ترین ابزارها برای پردازش تصویر و تشخیص الگوها شناخته می‌شود و در بسیاری از برنامه‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شوند.

در دهه‌های بعد، تحقیقات و پیشرفت‌های بسیاری در زمینه شبکه‌های عصبی کانولوشنال صورت گرفته است. این پیشرفت‌ها شامل:

ساختارهای عمیق‌تر: در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی کانولوشنال با ساختارهای عمیق‌تر و بیشتر از لایه‌ها مطرح شدند. این ساختارها امکان استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر از تصاویر را فراهم می‌کنند و کیفیت و دقت مدل‌ها را بهبود می‌بخشند.

روش‌های ارتقاء: برای ارتقاء کارایی شبکه‌های عصبی کانولوشنال، روش‌هایی مانند Dropout، Batch Normalization و Skip Connections معرفی شده‌اند. این روش‌ها بهبود عملکرد مدل‌ها را در مواردی مانند دسته‌بندی تصاویر و تشخیص الگوها افزایش می‌دهند.

پردازش موازی: با توسعه فناوری‌های همزمانی مانند GPU و TPU، قابلیت پردازش موازی شبکه‌های عصبی کانولوشنال بهبود یافته است. این امکان باعث شده تا آموزش و استفاده از مدل‌های بزرگتر و پیچیده‌تر در زمان کوتاهتری صورت بگیرد.

انتقال یادگیری: با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری، می‌توان از شبکه‌های عصبی کانولوشنالی که بر روی مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده آموزش دیده‌اند، برای حل مسائل مشابه با مجموعه داده‌های کوچکتر استفاده کرد. این روش باعث افزایش سرعت آموزش مدل و بهبود دقت آن می‌شود.

کاربردها: شبکه‌های عصبی کانولوشنال در طی سال‌های اخیر در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار گرفته‌اند، از جمله تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی، خودروهای خودران، تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تشخیص اشیاء و بسیاری دیگر.

به طور کلی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در حوزه پردازش تصویر و تشخیص الگوها شناخته می‌شوند و از تحقیقات و پیشرفت‌های مداومی در این زمینه برخوردارند.

کاربرد شبکه عصبی cnn در انچام پروژه

شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) در بسیاری از پروژه‌ها و کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کاربردهای این شبکه‌ها عبارتند از:

تشخیص الگو: از جمله کاربردهای اصلی CNN ها، تشخیص الگو در تصاویر است. این شبکه‌ها به صورت خودکار قابلیت یادگیری مجموعه‌های داده‌ای را دارند و به منظور تشخیص الگوهای مختلف در تصاویر مثل تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تشخیص حیوانات و … استفاده می‌شوند.

تشخیص اشیاء و حیوانات در تصاویر: با استفاده از این شبکه‌ها، می‌توان به راحتی تصاویری از اشیاء و حیوانات را تشخیص داد و آن‌ها را دسته‌بندی کرد. این کاربرد در بسیاری از حوزه‌ها مانند پزشکی، شناسایی محصولات، تشخیص سوءاستفاده از داده‌ها و … استفاده می‌شود.

تشخیص فعالیت‌های انسانی: این شبکه‌ها در حال حاضر به منظور تشخیص فعالیت‌های انسانی مانند رانندگی خطرناک، تشخیص تصادفات، تشخیص فعالیت‌های ورزشی و … استفاده می‌شوند.

تشخیص بیماری‌های پوستی: با استفاده از این شبکه‌ها، می‌توان به راحتی بیماری‌های پوستی را تشخیص داد و درمان مناسب را برای آن‌ها تعیین کرد.

ترجمه ماشینی: این شبکه‌ها همچنین برای ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند. با یادگیری ترجمه‌های مختلف، این شبکه‌ها می‌توانند به صورت خودکار جملات را به زبان‌های مختلف ترجمه کنند.

پردازش زبان طبیعی: این شبکه‌ها برای پردازش زبان طبیعی نیز استفاده می‌شوند و می‌توانند به طور خودکار جملات را تحلیل کرده و معنی آن‌ها را تفسیر کنند.

استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال در پروژه‌ها به دلیل قابلیت‌های بالا و دقت بالای آن‌ها در تشخیص الگوها و تصاویر، بسیار رایج است. به همین دلیل، این شبکه‌ها در بسیاری از حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، تجارت، خودروهای خودران و … استفاده می‌شوند.

تشخیص اخبار جعلی: با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال، می‌توان اخبار جعلی را از اخبار واقعی تشخیص داد. این شبکه‌ها با یادگیری از مجموعه داده‌های خبری و تحلیل متون، قادر به تشخیص الگوهای کاذب و نادرست در اخبار هستند.

تشخیص سرطان: CNN ها به صورت گسترده در تشخیص سرطان استفاده می‌شوند. با آموزش این شبکه‌ها بر روی تصاویر پرتودرمانی، می‌توان سلول‌های سرطانی را تشخیص داد و به صورت خودکار سرطان را شناسایی کرد.

تشخیص اشیاء در ویدیو: CNN ها قادر به تشخیص اشیاء در ویدیوها نیز می‌باشند. با آموزش روی مجموعه‌های داده‌های ویدیویی، می‌توان اشیاء را در ویدیوها تشخیص داد و آن‌ها را دسته‌بندی کرد.

تشخیص هوشمند در روبات‌ها: CNN ها در صنعت روباتیک نیز استفاده می‌شوند. با آموزش این شبکه‌ها بر روی تصاویر یا ویدیوها، روبات‌ها قادر به تشخیص محیط پیرامون و انجام وظایف خاص می‌شوند.

تشخیص چهره و تطبیق آن با پایگاه داده ها: با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال، می‌توان چهره‌ها را تشخیص داد و با پایگاه داده‌های موجود مقایسه کرد. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند تشخیص جنایتکاران، تشخیص هویت در هوش مصنوعی و … استفاده می‌شود.

به طور کلی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال با قابلیت تشخیص الگوها و استفاده از تصاویر و ویدیوها به‌طور گسترده در صنایع مختلف و کاربردهای متنوع مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نمونه برنامه انجام شده با cnn در پایتون

البته که می‌توانم به شما یک نمونه ساده از برنامه CNN در پایتون را ارائه دهم. اینجا یک مثال از یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) برای دسته‌بندی تصاویر با استفاده از کتابخانه TensorFlow/Keras در پایتون است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models<>>
# تعریف مدل CNN
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')

# اضافه کردن لایه‌های کاملا متصل
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation=’relu))
model.add(layers.Dense(10, activation=’softmax))

# آموزش مدل
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])

# دریافت داده‌ها
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# پیش‌پردازش تصاویر
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype(‘float32’) / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype(‘float32’) / 255

# آموزش مدل
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))

این یک نمونه ساده است که از مدل CNN برای دسته‌بندی تصاویر از مجموعه داده MNIST استفاده می‌کند. برای استفاده از این کد، شما باید کتابخانه TensorFlow و Keras را نصب کرده و داده‌های MNIST را دانلود کنید یا از طریق ماژول tf.keras.datasets.mnist.load_data() آنها را دریافت کنید.

برای مسائل و موارد پیچیده‌تر، می‌توانید از مدل‌های پیش‌آموزش دیده شده (pre-trained) استفاده کرده و یا معماری‌های شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر را اعمال کنید.

نمونه برنامه انجام شده با cnn در متلب

% بارگیری داده‌ها
load(‘data.mat’); % تصاویر آموزشی و برچسب‌ها

% تقسیم داده‌ها به دو بخش آموزشی و آزمون
data = imageDatastore(‘path_to_images’, ‘Labels’, ‘label_file.txt’);
[trainData, testData] = splitEachLabel(data, 0.7, ‘randomized’);

% تعریف معماری شبکه عصبی
layers = [
imageInputLayer([32 32 3]) % لایه ورودی برای تصاویر 32×32 پیکسل با 3 کانال رنگی
convolution2dLayer(5, 32, ‘Padding’, 2) % لایه کانولوشن با 32 فیلتر 5×5 و استفاده از padding
reluLayer() % تابع فعال‌سازی ReLU
maxPooling2dLayer(3, ‘Stride’, 2) % لایه Max pooling با اندازه پنجره 3×3 و گام 2
convolution2dLayer(5, 64, ‘Padding’, 2) % لایه کانولوشن دوم با 64 فیلتر 5×5 و استفاده از padding
reluLayer() % تابع فعال‌سازی ReLU
maxPooling2dLayer(3, ‘Stride’, 2) % لایه Max pooling دوم با اندازه پنجره 3×3 و گام 2
fullyConnectedLayer(10) % لایه کاملا متصل با 10 نرون برای دسته‌بندی به 10 کلاس
softmaxLayer() % لایه Softmax برای تولید احتمالات کلاس‌ها
classificationLayer() % لایه دسته‌بندی
];

% تنظیمات آموزش شبکه عصبی
options = trainingOptions(‘sgdm’, …
‘MaxEpochs’, 20, …
‘InitialLearnRate’, 0.001, …
‘MiniBatchSize’, 64, …
‘Shuffle’, ‘every-epoch’, …
‘Verbose’, false, …
‘Plots’, ‘training-progress’);

% آموزش شبکه عصبی
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

% بررسی عملکرد شبکه عصبی با داده‌های آزمون
predictedLabels = classify(net, testData);
accuracy = sum(predictedLabels == testData.Labels) / numel(testData.Labels);
disp([‘دقت شبکه عصبی با داده‌های آزمون: ‘ num2str(accuracy)]);

این کد یک معماری ساده CNN را برای دسته‌بندی تصاویر با استفاده از MATLAB ارائه می‌دهد. لازم است داده‌ها و برچسب‌ها را درست بارگیری کنید و مسیرها را به درستی تنظیم کنید. همچنین، تنظیمات آموزش و پارامترهای مربوطه را می‌توانید تغییر دهید.

لیست توابع مهم انجام پروژه cnn پایتون

برای پروژه CNN در پایتون، لیستی از توابع مهم و کاربردی که باید در نظر گرفته شود عبارتند از:

numpy : کتابخانه‌ای برای عملیات ماتریسی و برداری که از آن برای پردازش داده ها و طراحی شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود.

matplotlib : یک کتابخانه‌ی تجسمی است که فراهم می‌کند تا نمودارها و نمایش‌های دیگری از داده‌های خود را کشیده و تجسم کنید.

PIL : کتابخانه پردازش تصویر پایتون برای باز کردن، ویرایش و ذخیره تصاویر.

tensorflow و keras : دو کتابخانه برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق و انجام پردازش تصویر. TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی است که برای عملیات جبر خطی، شبکه‌های عصبی، پردازش تصویر و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. Keras یک کتابخانه برای ساختارهای ساده و قابل فهم شبکه‌های عصبی است.

cv2 : کتابخانه پردازش تصویر OpenCV برای تحلیل، پردازش و تبدیل تصاویر.

sklearn : یک کتابخانه برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی که از آن برای ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کلاس بندی و رگرسیون استفاده می‌شود.

os : یک کتابخانه برای کنترل و دسترسی به فایل‌ها و پوشه‌ها در سیستم عامل.

random : یک کتابخانه برای تولید اعداد تصادفی برای جستجوی فضای پارامتر.

pickle : یک کتابخانه برای ذخیره و بازیابی داده‌ها به صورت دائمی، به عنوان مثال برای ذخیره شبکه‌های عصبی.

augmentations : تابعی که برای افزایش داده‌ها استفاده می‌شود و باعث می‌شود اطلاعات بیشتری از تصاویر به شبکه‌های عصبی داده شود.

ImageDataGenerator : یک کلاس در Keras که برای تولید داده‌های اضافی برای شبکه‌های عصبی برای جلوگیری از overfitting استفاده می‌شود.

Conv2D : یک لایه CNN در Keras که برای اجرای عملیات پیچش تصویر استفاده می‌شود.

MaxPooling2D : یک لایه CNN در Keras که برای اعمال عملیات Max-Pooling به تصویر استفاده می‌شود.

Flatten : یک لایه در Keras که برای تبدیل یک تصویر چند بعدی به یک بردار یک بعدی استفاده می‌شود.

Dense : یک لایه در Keras که برای اجرای یک عملیات تمام متصل به شبکه عصبی استفاده می‌شود.

ادامه لیست توابع مهم برای پروژه CNN در پایتون:

Sequential : یک کلاس در Keras که برای ساختارهای ساده شبکه‌های عصبی سریالی استفاده می‌شود.

Model : یک کلاس در Keras که برای ساختارهای پیچیده‌تر و سفارشی شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.

compile : یک تابع در Keras که برای تعریف و تنظیم مشخصات آموزش شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

fit : یک تابع در Keras که برای آموزش مدل با داده‌های آموزش و ارزیابی آن با داده‌های اعتبارسنجی استفاده می‌شود.

evaluate : یک تابع در Keras که برای ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های آزمون استفاده می‌شود.

predict : یک تابع در Keras که برای پیش‌بینی خروجی مدل بر روی داده‌های تست یا نمونه‌های جدید استفاده می‌شود.

EarlyStopping : یک کلاس در Keras که برای متوقف کردن آموزش زودهنگام شبکه عصبی بر اساس یک شرط مشخص (مانند عدم بهبود در دقت) استفاده می‌شود.

ModelCheckpoint : یک کلاس در Keras که برای ذخیره نمونه‌های بهترین مدل بر اساس یک معیار سنجش (مانند دقت) در طول آموزش استفاده می‌شود.

ReduceLROnPlateau : یک کلاس در Keras که برای کاهش نرخ یادگیری (learning rate) مدل بر اساس شرایط مشخص (مانند عدم بهبود در دقت) استفاده می‌شود.

ImageDataGenerator : یک کلاس در Keras که برای تولید داده‌های اضافی برای شبکه‌های عصبی برای جلوگیری از overfitting و augmentation استفاده می‌شود.

ConfusionMatrix : یک کلاس در scikit-learn که برای ایجاد ماتریس اشتباهات بر اساس پیش‌بینی‌های مدل و برچسب‌های واقعی استفاده می‌شود.

classification_report : یک تابع در scikit-learn که برای محاسبه معیارهای مختلف (مانند دقت، فراخوانی، و صحت) برای مدل طبقه‌بندی استفاده می‌شود.

roc_curve : یک تابع در scikit-learn که برای محاسبه نمودار ROC (Receiver Operating Characteristic) و AUC (Area Under the Curve) استفاده می‌شود.

Precision : یک تابع در scikit-learn که برای محاسبه پیش‌بینی مثبت درست (True Positives) تقسیم بر مجموع پیش‌بینی مثبت (True Positives + False Positives) استفاده می‌شود.

Recall : یک تابع در scikit-learn که برای محاسبه پیش‌بینی مثبت درست (True Positives) تقسیم بر مجموع برچسب مثبت (True Positives + False Negatives) استفاده می‌شود.

این توابع و کتابخانه‌ها در پروژه CNN شما می‌توانند برای طراحی، آموزش، ارزیابی و بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی استفاده شوند.

لیست توابع مهم انجام پروژه cnn متلب

در پروژه CNN در MATLAB، شما می‌توانید از توابع زیر برای طراحی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی استفاده کنید:

convolution2dLayer: برای ایجاد لایه کانولوشن دوبعدی در شبکه عصبی.

reluLayer: برای ایجاد لایه فعال‌سازی ReLU در شبکه عصبی.

maxPooling2dLayer: برای ایجاد لایه Max Pooling در شبکه عصبی.

fullyConnectedLayer: برای ایجاد لایه متصل کامل در شبکه عصبی.

softmaxLayer: برای ایجاد لایه Softmax در شبکه عصبی.

classificationLayer: برای ایجاد لایه طبقه‌بندی در شبکه عصبی.

trainNetwork: برای آموزش شبکه عصبی با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلف.

classify: برای طبقه‌بندی داده‌های تست با استفاده از شبکه عصبی آموزش دیده.

activations: برای محاسبه خروجی لایه‌های فعال‌سازی در شبکه عصبی.

plotconfusion: برای رسم نمودار ماتریس اشتباهات.

confusionmat: برای محاسبه ماتریس اشتباهات.

imresize: برای تغییر اندازه تصاویر.

imread: برای خواندن تصاویر از فایل.

augmentedImageDatastore: برای ایجاد دسته‌ای از تصاویر افزایش یافته برای آموزش شبکه.

imageDatastore: برای خواندن و مدیریت دسته‌های تصاویر.

این توابع می‌توانند به شما کمک کنند تا شبکه‌های عصبی CNN را در MATLAB پیاده‌سازی کرده و پروژه خود را انجام دهید.

البته، در اینجا لیستی دیگر از توابع مهم برای پروژه CNN در MATLAB آورده شده است:

im2col: برای تبدیل تصاویر به ماتریس‌های ستونی جهت عملیات کانولوشن.

col2im: برای تبدیل ماتریس‌های ستونی به تصاویر پس از عملیات کانولوشن.

vl_nnconv: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای انجام عملیات کانولوشن در شبکه عصبی استفاده می‌شود.

vl_nnpool: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای انجام عملیات Max Pooling در شبکه عصبی استفاده می‌شود.

vl_nnrelu: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای انجام عملیات فعال‌سازی ReLU در شبکه عصبی استفاده می‌شود.

vl_nnsoftmax: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای انجام عملیات Softmax در شبکه عصبی استفاده می‌شود.

vl_nnloss: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای محاسبه تابع هزینه در شبکه عصبی استفاده می‌شود.

vl_simplenn: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای طراحی و آموزش شبکه عصبی با ساختار ساده استفاده می‌شود.

vl_gan: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای طراحی و آموزش شبکه‌های عمیق GAN (Generative Adversarial Networks) استفاده می‌شود.

vl_nntrain: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای آموزش شبکه عصبی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلف استفاده می‌شود.

vl_testnn: یک تابع از کتابخانه MatConvNet که برای ارزیابی عملکرد شبکه عصبی استفاده می‌شود.

این توابع، به همراه کتابخانه MatConvNet، می‌توانند به شما در پیاده‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی CNN در MATLAB کمک کنند.

توضیح پارامترهای شبکه عصبی cnn در پایتون

در زمینه یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN یا Convolutional Neural Networks) برای پردازش داده‌هایی که دارای ساختار مشبک هستند، مانند تصاویر، بسیار مفید هستند. این شبکه‌ها از لایه‌های مختلفی تشکیل شده‌اند که هرکدام وظیفه خاصی را انجام می‌دهند. در ادامه به برخی از پارامترهای کلیدی و لایه‌هایی که در ساخت یک شبکه عصبی پیچشی در پایتون با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch استفاده می‌شوند، اشاره می‌کنیم.
1. لایه پیچشی (Convolutional Layer)

فیلترها (Filters): تعداد فیلترهایی که برای استخراج ویژگی‌ها استفاده می‌شوند.
اندازه کرنل (Kernel Size): ابعاد فیلتری که روی ورودی اعمال می‌شود (مثلاً 3×3 یا 5×5).
گام (Stride): تعداد پیکسل‌هایی که فیلتر در هر بار حرکت می‌کند.
پدینگ (Padding): اضافه کردن صفر به اطراف ورودی برای حفظ ابعاد خروجی.

2. لایه تجمعی (Pooling Layer)

نوع تجمع (Pooling Type): معمولاً max یا average.
اندازه پنجره (Pool Size): ابعاد ناحیه‌ای که تجمع روی آن انجام می‌شود.
گام (Stride): مشابه گام در لایه پیچشی، تعداد پیکسل‌هایی که پنجره تجمع در هر بار حرکت می‌کند.

3. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)

واحدها (Units): تعداد نورون‌هایی که در این لایه وجود دارند.

4. لایه دراپ‌اوت (Dropout Layer)

نرخ دراپ‌اوت (Dropout Rate): نسبت نورون‌هایی که در هر مرحله آموزش به طور تصادفی حذف می‌شوند.

5. تابع فعال‌سازی (Activation Function)

نوع: مانند ReLU، Sigmoid، Tanh، و غیره.

مثال کد با TensorFlow

python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation=’relu’))
model.add(layers.Dense(10, activation=’softmax’))

model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])

# model.summary() را برای دیدن جزئیات مدل فراخوانی کنید.

در این مثال، یک شبکه عصبی پیچشی ساده برای دسته‌بندی تصاویر از مجموعه داده MNIST ساخته شده است. این مدل شامل سه لایه پیچشی، دو لایه تجمعی، یک لایه کاملاً متصل و یک لایه خروجی است.

توضیح پارامترهای شبکه عصبی cnn در متلب

برای کار با شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در متلب (MATLAB)، از جعبه ابزار Deep Learning Toolbox استفاده می‌شود. این جعبه ابزار امکان تعریف، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عمیق را فراهم می‌آورد. در ادامه، به توضیح پارامترهای اصلی مورد نیاز برای ساخت یک شبکه CNN در متلب می‌پردازیم.
1. لایه پیچشی

برای اضافه کردن یک لایه پیچشی، از تابع convolution2dLayer استفاده می‌شود. پارامترهای اصلی آن عبارتند از:

اندازه فیلتر: ابعاد فیلتر یا کرنل، مثلا [3 3] برای یک فیلتر 3×3.
تعداد فیلترها: تعداد فیلترهایی که باید اعمال شوند.
‘Stride’: تعداد پیکسل‌هایی که فیلتر در هر حرکت جابجا می‌شود.
‘Padding’: اضافه کردن صفر به اطراف ورودی برای حفظ ابعاد.

2. لایه تجمعی (Pooling Layer)

برای اضافه کردن لایه تجمع، از تابع maxPooling2dLayer یا averagePooling2dLayer استفاده می‌شود. پارامترهای اصلی عبارتند از:

اندازه پولینگ: ابعاد ناحیه‌ای که تجمع روی آن انجام می‌شود، مثلا [2 2].
‘Stride’: تعداد پیکسل‌هایی که پنجره تجمع در هر بار حرکت می‌کند.

3. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)

برای اضافه کردن یک لایه کاملاً متصل، از تابع fullyConnectedLayer استفاده می‌شود. پارامتر اصلی آن عبارت است از:

تعداد نورون‌ها: تعداد نورون‌های موجود در لایه.

4. لایه دراپ‌اوت (Dropout Layer)

برای اضافه کردن لایه دراپ‌اوت، از تابع dropoutLayer استفاده می‌شود. پارامتر اصلی آن عبارت است از:

نرخ دراپ‌اوت: نسبت نورون‌هایی که به طور تصادفی در هر مرحله آموزش حذف می‌شوند.

5. لایه خروجی (Output Layer)

برای تعریف لایه خروجی، از تابع classificationLayer یا regressionLayer استفاده می‌شود، بسته به نوع مسئله‌ای که حل می‌کنید.
مثال کد

matlab

layers = [
imageInputLayer([28 28 1])

convolution2dLayer(3,8,’Padding’,’same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer

maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2)

convolution2dLayer(3,16,’Padding’,’same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer

fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];

options = trainingOptions(‘sgdm’, …
‘InitialLearnRate’,0.01, …
‘MaxEpochs’,4, …
‘Shuffle’,’every-epoch’, …
‘Verbose’,false, …
‘Plots’,’training-progress’);

net = trainNetwork(trainingImages,trainingLabels,layers,options);

در این مثال، یک شبکه CNN ساده برای دسته‌بندی تصاویر با استفاده از متلب ساخته شده است. این شبکه شامل لایه‌های ورودی، پیچشی، تجمعی، کاملاً متصل و خروجی است.