شبکه عصبی در واقع یک مدل خاص محاسباتی است که از لحاظ کارکرد شباهت بسیار زیادی به نورون‌های مغزی دارد و به همین دلیل در هوش مصنوعی نیز کاربرد دارد. این ساختار دارای لایه‌های مختلفی است که به صورت گره‌مانند به یکدیگر متصل شده‌اند. به طور کلی شبکه عصبی با توجه به ساختار مغزی انسان ساخته شده است و از این لحاظ بسیار منحصر به فرد است. این شبکه‌ها کاربردهای زیادی دارند و معمولا در صنایعی نظیر بانکداری و حسابداری به وفور استفاده می‌شوند. امروزه محاسبات پیچیده از طریق شبکه‌های عصبی انجام می‌شود و اجرای شبکه‌های عصبی کاری بسیار تخصصی است که نیاز به طی دوره‌های آموزشی زیادی دارد.
لایه‌های مختلف شبکه‌های عصبی
برای اینکه بتوانید بهتر با ساختار شبکه‌های عصبی آشنا شوید، باید دیدگاه درستی نسبت به آنها داشته باشید. شبکه‌های عصبی از چند لایه تشکیل شده‌اند که هر کدام از آنها دارای وظایف خاص خود هستند. از همین رو باید با تمامی این موارد به خوبی آشنا شوید و اطلاعات کامل را در این زمینه کسب کنید. این لایه‌ها شامل input, output و Hidden می‌شود که هر کدام از آنها دارای اهمیت خاص خود هستند. به لایه‌هایی که در بین اینپوت و اوتپوت قرار می‌گیرند هیدن گفته می‌شود که در واقع لایه‌های پنهانی را تشکیل می‌دهند.
نورون‌های قرار گرفته در هیدن در ورودی و خروجی دیده نمی‌شوند که از همین رو به آنها هیدن یا پنهان گفته می‌شود. این ویژگی مثبت باعث شده است که بتوان از این لایه به عنوان جعبه سیاه برای سازمان ها استفاده کرد. تعداد نورون‌ها نیز در لایه هیدن قابل افزایش است و از این طریق می‌توان عملکرد بهتری را ایجاد نمود. هر چقدر که تعداد این نورون‌های عصبی بیشتر شود، قدرت پردازش شبکه نیز افزایش زیادی پیدا می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد تا انعطاف‌پذیری سیستم را بالاتر ببرید.
نورون‌های پنهان و نقش آنها در شبکه‌های عصبی در متلب
تعداد نورون‌ها نیز در لایه هیدن قابل افزایش است و از این طریق می‌توان عملکرد بهتری را ایجاد نمود. هر چقدر که تعداد این نورون‌های عصبی بیشتر شود، قدرت پردازش شبکه نیز افزایش زیادی پیدا می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد تا انعطاف‌پذیری سیستم را بالاتر ببرید. تعداد نورون‌ها نقش بسیار مهمی در ساختار شبکه‌های عصبی دارد و باید برای آن برنامه‌ریزی کرد. کم بودن تعداد نورون‌های پنهان می‌تواند مشکلات زیادی ایجاد کند عملکرد شبکه را ضعیف می‌کند. در واقع این کمبود می‌تواند استحکام سیستم را کاهش دهد و مشکلات زیادی برای شما به وجود بیاورد. در آموزش شبکه های عصبی در متلب تمامی این نکات به صورت کامل در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
نحوه ایجاد شبکه عصبی در متلب
برای اینکه بتوان شبکه‌های عصبی را به صورت دقیق و حرفه‌ای پیاده سازی کرد، باید از ابزارهای مدیریت داده‌ای استفاده کرد که متلب از مهم‌ترین آنها است. در متلب می توان ابزارهای مهمی برای یادگیری ماشینی و همچنین یادگیری عمیق به دست آورد که هر دوی آنها دارای اهمیت زیادی هستند. با استفاده از کدگذاری درست و صحیح و در متلب می‌توان شبکه‌های عصبی را به راحتی توسعه داد. با به‌کارگیری درست این کدها می‌توان مدل‌های مختلف را ایجاد کرده و سپس آنها را توسعه بخشید.
در نهایت می‌توان با کمک متلب مدل‌های مختلف را در داخل سرورهای مربوط به آن جای‌گذاری کرد. با استفاده از MATLAB Coder می‌توان شبکه‌های مختلف را در سیستم‌های مخصوص به آن تعبیه کرد و به راحتی از داده‌های موجود بر روی آن استفاده کرد. خوشبختانه شما می‌توانید با کمک MATLAB Coder کدهایی نظیر C و C++ به راحتی ایجاد کنید. در این حالت شما با کمک متلب می‌توانید ساختار کلی یک شبکه عصبی را روی کامپیوتر خود شبیه سازی کنید و به برنامه‌ریزی آن بپردازید.
در پایان باید شبکه عصبی مشخص شده را در سیستم‌های مخصوص به آن قرار دهید. با توجه به اینکه تمامی این موارد جزو مطالب تخصصی در حوزه برنامه‌نویسی محسوب می‌شود، باید دوره‌های آموزشی مرتبط و گسترده‌ای را برای اجرای این موارد بگذرانید. در همین راستا آموزش شبکه های عصبی در متلب به صورت دوره‌های ویژه ارائه می‌شود تا بتوانید از تمامی فرصت‌های موجود در این بخش نهایت استفاده را ببرید و به سمت اهداف برنامه‌نویسی خود حرکت کنید.
آشنایی با توابع شبکه‌های عصبی در متلب
توابع بخش جدایی‌ناپذیری از شبکه‌های عصبی هستند و انجام پردازش‌های مختلف با کمک آنها انجام خواهد گرفت. هر تابع دارای شرایط خاص خود است و محاسباتی که به آن سپرده می‌شود را به صورت دقیق انجام خواهد داد. در متلب نیز تعداد زیادی از توابع وجود دارند که هر کدام از آنها دارای اهمیت و شرایط خاصی هستند. برای این که بهتر با موضوع توابع در متلب آشنا شوید، بخشی از آنها را بررسی خواهیم کرد.
تابع هارد لیمیت
این تابع ریاضی به گونه‌ای است که اگر به آن داده بالاتر از صفر بدهید، خروجی یک را به شما نشان خواهد داد. مهم نیست که داده ورودی شما چقدر از صفر بزرگتر باشد زیرا در هر حال پاسخ آن یک است. اگر شما داده صفر یا منفی را به این تابع بدهید، نتیجه کار صفر خواهد شد.
تابع هارد لیمیتس
این تابع شباهت زیادی به تابع هارد لیمیت دارد و عملکرد آن نیز تقریبا مشابه است. اگر شما داده بالاتر از صفر به آن بدهید، پاسخ آن یک خواهد بود. در صورتی از داده‌های منفی برای این تابع استفاده کنید جواب آن منفی یک خواهد بود. با توجه به ساختار محاسباتی متلب، این تابع به وفور استفاده می‌شود.
تابع log-Sigmoid
در داخل محیط متلب تابع خطی به صورت log_sigmoid نوشته می‌شود که از سایر توابع از این لحاظ متمایز است. این تابع از پراهمیت‌ترین توابع در شبکه‌های عصبی می‌باشد که در بسیاری از فرایندهای شبکه داخالت دارد. ورودی منفی و مثبت دادن به این تابع بر روی نتایج نهایی آن تاثیرگذار خواهد بود. به یاد داشته باشید که تابع لگاریتمی عددی بین صفر و یک را شامل می‌شود که اهمیت بسیار بالایی دارد.
شبیه سازی شبکه عصبی در متلب چطور انجام می‌شود؟
برای اینکه بتوانید شبیه‌سازی در متلب را به خوبی انجام دهید، باید به صورت ویژه از دستور sim برای این کار استفاده کنید. دستور sim مخفف کلمه simulation است که در کدنویسی بسیار به آن نیاز پیدا خواهید کرد. همانطور که می‌دانید یک زبان برنامه نویسی دارای اجزای مختلفی است که باید برای ایجاد شبکه عصبی از آنها استفاده کنید. بد نیست بدانید که شبکه عصبی ساده می‌تواند دارای ساختاری بدون فیدبک باشد که این مورد نیز بسیار جالب است. در این حالت خاص، شبکه عصبی فقط یک ورودی است.
شبیه‌سازی این مورد نیز بسیار آسان انجام می‌شود. با توجه به تخصصی بودن کدنویسی شبکه‌های عصبی حتما از دستورات درست و مطمئن برای اینکار استفاده کنید. برای اینکه مشکلات در این بخش کمتر شود، آموزش شبکه های عصبی در متلب به صورت ویژه در فرادرس آورده شده است. شما می‌توانید با پشت سر گذاشتن آموزش مربوطه تمامی موارد لازم در زمینه شبکه‌های عصبی را یاد بگیرید و از آنها برای ساختن شبکه‌های عصبی استفاده کنید.
ساختار شبکه عصبی متلب چگونه است؟
اگر نگاهی به مطالعات داشته باشیم متوجه خواهیم شد که ساختار شبکه مطلب از چندین لایه مختلف تشکیل شده است. برای اینکه بتوانیم یک شبکه عصبی درست و حرفه‌ای بسازیم، باید برای آن ورودی‌های مناسبی را در نظر بگیریم. استفاده از ورودی‌های مناسب در متلب بسیار مهم است و نتیجه نهایی کار شما را مشخص خواهد کرد. ورودی هایی که عملکرد مناسبی از خود نشان داده‌اند شامل موارد زیر خواهند بود:
- نسبت دامنه هارمونیک به جریان مبنای عبوری
- نسبت هارمنونیک شار داخل ترانسفورماتور
این دو ورودی نسبت به سایر موارد تست شده بازخورد بهتری داشته‌اند و عملکرد شبکه عصبی را بهبود داده‌اند. اگر می‌خواهید که از سیستم‌های بهتری برای این مورد استفاده کنید حتما باید ورودی‌ها را از قبل چک کنید. در صورتی که انجام این کار برای شما ممکن نیست، بهتر است که از نسبت‌های هارمونیک داده شده استفاده کنید. با استفاده از این ورودی‌ها در سریع‌ترین زمان ممکن به جواب‌های درست در شبکه خواهید رسید. خروجی شبکه‌های عصبی نیز حالت باینری دارد و به جواب دو حالتی به شما خواهد داد.در واقع پاسخ‌ها به صورت تریپ و غیرتریپ به شما داده خواهند شد.
لایه‌های میانی در شبکه عصبی نیز با توجه به ورودی‌ها و خروجی‌ها مشخص می‌شود. البته برای داده‌های لایه‌های میانی معمولا به صورت سعی و خطا استفاده می‌شود که در نوع خود بسیار مهم است. با توجه به تست‌‌هایی که در این زمینه انجام شده است، می‌توان به این نکته پی برد که یک شبکه همراه با ۲ نورون ورودی می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به ۱ نورون داشته باشد. لایه‌های میانی میتوانند تعداد مختلفی نورون داشته باشند که معمولا تعداد ۳ نورون در لایه میانی اول قرار خواهد گرفت. همچنین تعداد ۴ نورون در لایه میانی دوم قرار می‌گیرد تا عملکرد شبکه عصبی را بهبود ببخشد.
اهمیت آموزش شبکه های عصبی پرسپترون
شبکه‌های عصبی پرسپترون به مواردی گفته می‌شود که به صورت چند لایه یا MLP ایجاد شده است. همانطور که قبلا هم به آن اشاره کردیم، این شبکه دارای لایه خارجی، داخلی و میانی است که هر کدام از آنها وظیفه خاصی را دنبال خواهند کرد. تئوری‌های مربوط به شبکه عصبی پرسپترون بسیار پیچیده است و برای یادگیری آن حتما باید آموزش شبکه های عصبی در متلب را پشت سر بگذارید. برای یادگیری هر چه بهتر این مبحث، باید به صورت عملی نیز آموزش ببینید و داده‌ها را واکاوی کنید.
شاید این کار در ابتدا برای شما کمی سخت باشد ولی با برنامه‌ریزی درست و حرفه‌ای می‌توانید این مهارت خاص را هم بیاموزید. تحلیل عملکرد شبکه نیز نقش بسیار مهمی در اجرای یک طرح عالی دارد که باید حتما برای آن برنامه‌ریزی مناسبی را صورت دهید. برای پیاده‌سازی درست و اصولی شبکه‌های عصبی باید از رابط‌های گرافیکی ویژه استفاده کنید. این رابط‌ها به راحتی در دسترس شما قرار می‌گیرند تا از ظرفیت آنها برای شبکه عصبی بیشتری استفاده ممکن را ببرید. پیاده سازی شبکه عصبی با استفاده از تولباکس نیز امکان‌پذیر است و بعضی از افراد از این راه بهره می‌برند. برای ایجاد شبکه‌های عصبی باید پیش پردازش را به صورت حرفه‌ای و اصولی انجام دهید.
به صورت کلی پیش‌پردازش شامل موارد مختلفی از جمله داده‌های بی‌مقدار، داده‌های پرت و نرمال‌سازی می‌شود که باید به همه این موارد تسلط داشته باشید. سفیدسازی نیز بخش مهمی از پیش پردازش است که بدون انجام آن کارها با مشکل روبرو خواهد شد. همانطور که می‌بینید تمامی این آموزش‌ها سختی خاص خود را دارند و باید برای یادگیری درست و اصولی آنها زمان صرف کنید. خوشبختانه آموزش شبکه های عصبی در متلب به خوبی توضیحات را ساده‌سازی کرده است و می‌توانید از این آموزش‌ها به صورت ویژه برخوردار شوید.
آشنایی با شبکه‌های عصبی شعاعی پایه
شبکه عصبی شعاعی پایه به علامت اختصاری RBF شناخته می‌شود که در نوع خود بسیار حائز اهمیت است. شبکه عصبی شعاعی ساختار متفاوتی با شبکه عصبی ساده دارد و از این لحاظ باید به صورت ویژه بررسی شود. در این نوع از شبکه تفکیک غیرخطی به کار رفته است که می‌تواند حالت خاصی را ایجاد کند. درک مفهوم تفکیک غیرخطی به شما کمک می‌کند تا اجرای شبکه عصبی شعایی را به بهترین شکل ممکن انجام دهید. قضیه میچلی نیز یکی دیگر از مواردی است که در ساخت شبکه‌های عصبی شعاعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
همانطور که می‌بینید، بسیاری از محاسبات در داخل شبکه عصبی با کمک قضیه میچلی انجام می‌شود و بخش جدایی ناپذیری از این شبکه خاص می‌باشد. در صورتی که بخواهید از توابع شعاعی در شبکه استفاده کنید، باید از شیوه‌های مختلف برای این موضوع مهم کمک بگیرید. معمولا بیش از انتخاب مراکز ثابت برای این مورد استفاده می‌شود ولی انتخاب با یادگیری نظارت شده نیز می‌تواند به عنوان یک گزینه مناسب به کار برود. اگر می‌خواهید که شبکه عصبی شعاعی را در محیط متلب پیاده‌سازی کنید، بهترین راه شما استفاده از توابع newrb و newrbe می‌باشد که هر کدام از آنها میتوانند سرعت پردازش و تحلیل را در داخل شبکه شعاعی بالاتر ببرند.
در داخل این شبکه عصبی پارامتر‌های مختلف دیده می‌شود که باید برای تنظیم آنها برنامه‌ریزی لازم را انجام داد. اگر حس می‌کنید که در این مورد تجربه کافی را ندارید حتما به سراغ دریافت آموزش‌های مربوطه بروید. خوشبختانه آموزش شبکه های عصبی در متلب به سهولت قابل دسترسی است و می‌توانید از آن برای انجام کارهای مختلف استفاده کنید. با استفاده از شبکه عصبی شعاعی می‌توان درون یابی توابع را به راحت‌ترین شکل ممکن انجام داد که همه این موارد در آموزش‌های مربوطه آورده شده است.
ماشین‌های بردار پشتیبان در متلب چه کاری انجام می‌دهند؟
ماشین‌های بردار پشتیبان بخش مهمی از سیستم شبکه‌های عصبی به حساب می‌آیند. این مورد به صورت اختصاری با علامت SVM نوشته خواهد شد. برای اینکه بتوان از این مورد به خوبی استفاده کرد، باید پیاده سازی ان در متلب با بالاترین کیفیت ممکن اتفاق بیفتد. برنامه‌های موجود در ماشین‌های بردار پشتیبان میتوانند به حل مسائل مختلفی بپردازند. مواردی همچون طبقه بندی باینری از همین موارد است که به صورت دائمی از آن در شبکه عصبی استفاده می‌شود.
تخمین و تقریب توابع نیز با کمک ماشین‌های بردار پشتیبان قابل انجام است و نیازی به نگرانی در این بخش نخواهد بود. پیش‌بینی سری‌های زمانی نیز در این حالت به خوبی انجام می‌شود و به شما کمک می کند تا بتوانید عملکرد بهترین از شبکه عصبی دریافت کنید. در واقع ماشین‌های بردار پشتیبان خود یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی هستند که اقدام به کمینه کردن ریسک عملیاتی می‌کنند و از این طریق فعالیت‌های مربوط به خود را انجام می‌دهند.
در حال حاضر از این شبکه هوشمند و قدرتمند برای موارد مختلفی همچون رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های مختلفی در شبکه‌های عصبی به کار می‌رود که هر کدام از آنها دارای اهمیت خاص خود است. الگوریتم کلاسترینگ بردار پشتیبان از مهم‌ترین ابزارهای این شبکه عصبی است که در نوع خود حائز اهمیت می‌باشد. این الگوریتم خاص با علامت اختصاری SVC نمایش داده می‌شود که اکثر برنامه‌نویسان شبکه‌های عصبی به آن آشنایی دارند. برای اینکه بهتر بتوانید با این الگوریتم‌ها آشنا شوید، حتما آموزش شبکه های عصبی در متلب را دنبال کنید تا به همه موارد مورد نیاز در این مورد دسترسی داشته باشید.
خوشه‌بندی شبکه‌های عصبی در متلب
یادگیری غیرنظارت شده یکی از مهم‌ترین مواد آموزشی است که در دوره‌های آموزشی ارائه می‌شود. در واقع این موضوع به عنوان مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی شبکه‌هی عصبی خواهد بود. خوشه بندی یا کلاسترینگ یکی از مفاهیم پایه در بحث شبکه‌های عصبی است که باید به صورت ویژه آن را بررسی کرد. کلاسترینگ ارتباط بسیار نزدیکی با الگوریتم K-Means دارد که در نوع خود بسیار حائز اهمیت است. حل مسائل مربوط به خوشه بندی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف انجام می‌شود و شما می‌توانید با استفاده از این راهکارها به شرایط مناسبی دست پیدا کنید. البته همه این موارد در متلب به شما اموزش داده خواهد شد تا اطلاعات کافی و مناسب را به دست آورید.
در این مطلب مقدماتی درباره شبکه‌های عصبی به شما گفته شد که با کمک آن شناخت ابتدایی از این موضوع پیدا کردید. البته این را بدانید که حوزه شبکه‌های عصبی جزئیات بسیار زیادی دارد و برای اجرای آن باید آموزش‌های مرتبط به آن را پشت سر بگذارید. بر همین اساس فرادرس به عنوان ارائه‌دهنده آموزش‌های مختلف به شما کمک می‌کند تا بر این موارد مسلط شوید. آموزش شبکه های عصبی در متلب تمامی موارد لازم درباره شبکه‌های عصبی را در اختیار شما قرار خواهد داد. مدرس این آموزش دارای تخصص زیادی در این حوزه است و هر آن چه که لازم است را فرا خواهید گرفت.
شما یک گام جلوتر از دیگران باشید! اگر به آی‌تی و تکنولوژی علاقه‌مندید و دوست دارید سریع‌تر در این زمینه پیشرفت کنید، همین حالا به جمع 15,867 عضو همیار آی‌تی بپیوندید، دسترسی به تمام آموزش‌های پریمیوم، دریافت جدیدترین آموزش‌های کاربردی مرتبط با آی‌تی و استفاده از مشاوره‌ی رایگان، برخی از مزایای عضویت در سایت هستند، شما نیز به کاربران همیار پیوسته و همین حالا وارد دنیای حرفه‌ای‌ها شوید... من هم می‌خواهم عضو ویژه‌ی همیار شوم
