آموزش الگوریتم یادگیری عمیق MLP با متلب

آموزش الگوریتم یادگیری عمیق MLP با متلب

الگوریتم یادگیری عمیق mlp چیست ؟

MLP یا Multi-Layer Perceptron یکی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق است که در زمینه شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود. این الگوریتم شامل چند لایه از نورون‌ها است که به صورت پردازش موازی اطلاعات را از ورودی تا خروجی منتقل می‌کنند.

اهمیت الگوریتم یادگیری عمیق mlp در چیست ؟

اهمیت MLP در یادگیری عمیق این است که این الگوریتم قابلیت یادگیری و تشخیص الگوها و الگوریتم‌های پیچیده را دارد و به دلیل ساختار چند لایه‌ای خود، قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها می‌باشد. این قابلیت باعث شده است که MLP به عنوان یکی از الگوریتم‌های محبوب در زمینه یادگیری عمیق و پردازش تصویر، صدا و متن شناخته شود.

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

% Generate synthetic data for binary classification
;X = randn(1000, 2)
;Y = X(:,1) + X(:,2) > 0

% Split the data into training and testing sets
;XTrain = X(1:800, 🙂
;YTrain = Y(1:800)
;XTest = X(801:end, 🙂
;YTest = Y(801:end)

% Define the MLP architecture
layers = [
fullyConnectedLayer(10)
reluLayer
fullyConnectedLayer(1)
sigmoidLayer
classificationLayer
];

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

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

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