نرم‌افزار متلب (MATLAB) که مخفف Matrix Laboratory است، یک محیط برنامه‌نویسی سطح بالا و زبان محاسبات عددی است که توسط شرکت MathWorks توسعه داده شده است. این نرم‌افزار برای تحلیل داده، الگوریتم‌نویسی، مدل‌سازی، شبیه‌سازی و طراحی سیستم‌ها کاربرد دارد. قدرت اصلی متلب در محاسبات ماتریسی، گرافیک پیشرفته، و جعبه‌ابزارهای تخصصی (Toolboxes) آن است که حوزه‌هایی مثل پردازش سیگنال، بینایی ماشین، کنترل، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و مهندسی مالی را پوشش می‌دهد. MATLAB به‌ویژه در دانشگاه‌ها، مؤسسات پژوهشی، و صنایع مهندسی مانند برق، مکانیک، و هوافضا استفاده گسترده دارد. از قابلیت‌های مهم آن می‌توان به محیط تعاملی، ترسیم نمودارهای دو و سه‌بعدی، و یکپارچگی با زبان‌های دیگر (مثل C، Python، Java) اشاره کرد. نسخه‌های جدید MATLAB همچنین از GPU، یادگیری عمیق و کدنویسی موازی پشتیبانی می‌کنند.
آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) در محیط MATLAB به‌صورت ساختاریافته و ساده قابل انجام است، زیرا MATLAB به عنوان یک نرم افزار کارآمد مهندسی ، ابزارها و توابع قدرتمندی برای طراحی، آموزش و تحلیل شبکه‌های عصبی فراهم کرده است.
سرفصل دوره آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی در MATLAB
بخش ۱: مفاهیم پایه‌ای و مقدماتی
- مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
- تاریخچه و کاربردها
- انواع یادگیری: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
- مبانی نوروبیولوژیکی
- نورون زیستی و مدل مصنوعی نورون
- توابع فعال‌سازی (sigmoid, tanh, ReLU, softmax)
- ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
- نورون، لایه ورودی، پنهان و خروجی
- معماری‌های feedforward و feedback
بخش ۲: آموزش شبکه‌های عصبی در MATLAB
- آشنایی با ابزار MATLAB و Neural Network Toolbox
- معرفی محیط MATLAB
- استفاده از nnstart و GUI
- آماده‌سازی داده‌ها
- تقسیم داده به آموزش، تست، اعتبارسنجی
- نرمال‌سازی داده‌ها
- ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده
- ایجاد شبکه با feedforwardnet و fitnet
- آموزش با train
- انتخاب تعداد نورون‌ها و لایه‌ها
- ارزیابی و تحلیل عملکر
- Mean Squared Error (MSE)
- رسم منحنی یادگیری
- Confusion Matrix و ROC Curve
بخش ۳: مباحث متوسط و کاربردی
- الگوریتم‌های آموزش مختلف (trainlm, traingd, trainscg, …)
- Early stopping و overfitting
- Regularization
- شبکه‌های طبقه‌بندی و تقریب تابع
- استفاده از patternnet و fitnet
- مثال‌های طبقه‌بندی دودویی و چندکلاسه
- استفاده از معیار دقت (Accuracy)
- شبکه‌های شعاعی پایه (RBF)
- معرفی RBF Network
- پیاده‌سازی با newrb
- شبکه‌های خودسازمان‌ده (SOM)
- مفاهیم و کاربردهای خوشه‌بندی
- پیاده‌سازی با selforgmap
- مدیریت و ذخیره مدل‌ها
- ذخیره و بارگذاری شبکه آموزش‌دیده
- استفاده مجدد از مدل برای پیش‌بینی
بخش ۴: مباحث پیشرفته
- شبکه‌های بازگشتی (RNN) و سری‌های زمانی
- مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
- پیاده‌سازی شبکه‌های بازگشتی با layrecnet و narxne
- شبکه‌های LSTM در MATLAB
- مفهوم حافظه بلندمدت
- استفاده از Deep Learning Toolbox برای LSTM
- شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
- مقدمه‌ای بر CNN
- استفاده از deepNetworkDesigner
- طبقه‌بندی تصاویر ساده
- آموزش شبکه‌های عمیق (Deep Learning)
- مقدمه بر معماری‌های عمیق
- آموزش با GPU در MATLAB
بخش ۵: پروژه‌های عملی و کاربردی
- پروژه ۱: تقریب تابع غیرخطی
- پروژه ۲: طبقه‌بندی ارقام دست‌نویس MNIST
- پروژه ۳: پیش‌بینی سری زمانی فروش
- پروژه ۴: تشخیص الگو در سیگنال‌های EEG یا ECG
- پروژه ۵: تشخیص چهره با شبکه‌های کانولوشنی
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.