آموزش شبکه عصبی توسط بهترین های شریف

آقای موسوی، فارغ‌التحصیل رشته مهندسی کامپیوتر از دانشگاه صنعتی شریف مدیر سایت بهترین های شریف، در اینجا به‌صورت روزانه مطالب مهم و کاربردی درباره آموزش شبکه‌های عصبی منتشر می‌کند. این مطالب با رویکردی علمی و در عین حال قابل‌فهم، به بررسی مفاهیم پایه و پیشرفته در حوزه یادگیری عمیق می‌پردازند و برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی بسیار مفید خواهند بود.

مثال برای درک شبکه عصبی

مثال ساده و قابل درک برای شبکه عصبی، تشخیص دست‌نوشته عددی است. فرض کن یک شبکه عصبی داریم که می‌خواهیم به آن یاد بدهیم عددهای ۰ تا ۹ را از روی عکس‌های دست‌نوشته تشخیص دهد. مثلاً یک تصویر سیاه و سفید داریم که عدد "۳" را نشان می‌دهد. شبکه چه‌کار می‌کند؟

1. ورودی (Input): تصویر عدد "۳" به‌صورت یک ماتریس ۲۸×۲۸ پیکسل به شبکه داده می‌شود (هر پیکسل یک عدد بین ۰ تا ۲۵۵ دارد).
2. مخفی‌سازی (Hidden Layers): شبکه عصبی این ورودی را از طریق لایه‌هایی عبور می‌دهد که مثل نورون‌های مغز عمل می‌کنند. هر نورون بخشی از تصویر را بررسی می‌کند.
3. خروجی (Output): در نهایت، شبکه تصمیم می‌گیرد که احتمال اینکه تصویر مربوط به عدد "۳" باشد چقدر است. مثلاً می‌گوید:

• 0 → 0.01
• ...
• 3→ 0.95
• ...
• 9 → 0.02

نتیجه: شبکه می‌گوید با احتمال ۹۵٪ این تصویر مربوط به عدد ۳ است. این فرایند مثل این است که به یک بچه با نشان دادن تصاویر مختلف یاد بدهیم که چه عددی در تصویر است. در ابتدا اشتباه می‌کند، اما با تکرار و اصلاح یادگیری بهتر می‌شود.
در صورتی که برای انجام پروژه شبکه عصبی در متلب و پایتون نیاز به یک متخصص دارید می توانید با آقای موسوی تماس گرفته و از ایشان راهنمایی بخواهید.
آخرین به روزرسانی این مطالب 1404/04/25 انجام شده است.    
برچسب ها :
آموزش شبکه عصبی - آموزش شبکه عصبی - آموزش شبکه عصبی