آموزش الگوریتم یادگیری عمیق CNN با متلب

آموزش الگوریتم یادگیری عمیق CNN با متلب

الگوریتم یادگیری عمیق CNN چیست ؟

CNN یا Convolutional Neural Network یک نوع از شبکه‌های عصبی عمیق است که بخصوص برای پردازش تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شود. این الگوریتم شامل لایه‌های مختلفی از فیلترهای کانولوشن، لایه‌های ادغام (pooling) و لایه‌های تماماً متصل (fully connected) است که به صورت سلسله مراتبی اطلاعات را از ورودی تا خروجی پردازش می‌کنند.

اهمیت الگوریتم یادگیری عمیق CNN در چیست ؟

اهمیت CNN در یادگیری عمیق این است که این الگوریتم قادر به استخراج ویژگی‌های مفید و پرکاربرد از تصاویر و ویدیوها است. با استفاده از فیلترهای کانولوشن، CNN قادر به تشخیص الگوها، حوادث، اشیاء و ویژگی‌های مختلف در تصاویر است. همچنین، لایه‌های ادغام کمک می‌کنند تا اطلاعات مهم در تصاویر به صورت خلاصه‌تر و با کاهش ابعاد، استخراج شوند.

با توجه به اینکه تصاویر و ویدیوها دارای حجم بالا و اطلاعات پیچیده هستند، استفاده از CNN به عنوان یک الگوریتم یادگیری عمیق بسیار مؤثر و کارآمد است. این الگوریتم به طور گسترده در زمینه‌های تشخیص تصویر، تشخیص صدا، ترجمه ماشینی، خودروهای هوشمند و بسیاری از حوزه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

حال به سراغ کدهای متلب الگوریتم یادگیری عمیق STM با متلب خواهیم رفت 

% Load the CIFAR-10 dataset
;data = load(‘cifar10.mat’)
;XTrain = data.XTrain
;YTrain = data.YTrain
;XTest = data.XTest
;YTest = data.YTest

% Define the CNN architecture
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])

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

maxPooling2dLayer(2, ‘Stride’, 2)

convolution2dLayer(3, 32, ‘Padding’, ‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer

maxPooling2dLayer(2, ‘Stride’, 2)

convolution2dLayer(3, 64, ‘Padding’, ‘same’)
batchNormalizationLayer
reluLayer

fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];

% Specify the training options
‘, …(options = trainingOptions(‘adam
, …’MaxEpochs’, 20
, …’MiniBatchSize’, 128
, …’ValidationData’, {XTest, YTest}
;’Plots’, ‘training-progress’)

% Train the CNN model
;net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options)

% Evaluate the trained model
;YPred = classify(net, XTest)
;accuracy = mean(YPred == YTest)
;disp([‘Accuracy: ‘, num2str(accuracy)])