ترنسفورمر در پردازش تصاویر چطور عمل می‌کند؟ با تبدیل متن به تصویر آشنا شوید!
در دنیای پردازش تصویر و یادگیری ماشین استفاده از مدل های ترنسفورمر (Transformer) نشان‌دهنده یک تحول بنیادین به شمار می‌رود. این فناوری با استفاده از مکانیزم‌های توجه، قادر به درک بهتر و دقیق‌تر داده‌هاست. در این مطلب نحوه ورود ترنسفورمرها به دنیای پردازش تصویر و…
بررسی معماری SqueezeNet از مبانی طراحی تا کاربردهای آن در صنعت
معرفی SqueezeNet به‌عنوان یکی از پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه یادگیری عمیق محسوب می‌شود. این معماری نشان‌دهنده تلاش‌های مستمر برای بهبود کارایی و کاهش پیچیدگی در معماری‌های شبکه‌های عصبی است. معماری SqueezeNet با به‌کارگیری رویکردهای نوین در ساختار خود، امکان استخراج ویژگی‌های دقیق‌تر از داده‌ها را…
MobileNet چیست و طرز بهینه سازی شبکه عصبی برای دستگاه‌هایی با منابع محدود چگونه است؟
در دنیای فناوری نیاز به سیستم‌های هوش مصنوعی که بتوانند با کارایی بالا و منابع ناکافی کار کنند، روزبه‌روز، افزایش می‌یابد. MobileNet یک معماری نوآورانه در حوزه شبکه‌های عصبی است که با هدف اصلی ارائه راه‌حل‌های پردازش تصویر و ویدئو روی دستگاه‌های دارای محدودیت‌های سخت‌افزاری…
شبکه عصبی DenseNet – راه‌حلی نوین برای بهبود دقت و سرعت شبکه‌های عصبی
شبکه عصبی DenseNet که مخفف شبکه کانولوشنال چگال (Dense Convolutional Neural Network) است یک نوع شبکه عصبی پیچشی است. این شبکه عصبی به‌منظور افزایش کارایی در زمینه‌های بینایی ماشین و تجزیه‌وتحلیل تصویر بهینه‌سازی شده است. این مدل در سال ۲۰۱۷ معرفی شده و به‌دلیل توانایی‌های خود…
الگوریتم R-CNN چیست و چه نقشی در بینایی ماشین دارد؟
در دنیای پیچیده‌ی یادگیری عمیق و پردازش تصویر، مدل‌های مختلفی برای تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر توسعه یافته‌اند که اولین آنها الگوریتم R-CNN است. بعد از این مدل که دقت قابل قبولی هم داشت، مدل‌های Fast R-CNN و Faster R-CNN طراحی شدند تا نواقص…
نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی از پایه در سال ۲۰۲۴ چیست؟
به این آمار نگاه کنید: براساس نظرسنجی Forbes Advisor، دقیقاً ۹۷ درصد از صاحبان کسب‌وکار انتظار دارند که ChatGPT تغییرات مثبتی را در دست‌کم یک زمینه از کسب‌وکارشان به ارمغان آورد؛ علاوه‌براین ابزارهایی مانند ChatGPT، Midjourney و Gemini هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به یک…
عملکرد بهینه سازها در یادگیری عمیق چگونه است و کدام‌یک برای مدل شما بهتر است؟
بهینه‌ساز یا Optimizer نقش محوری در توسعه و کارایی شبکه‌های عصبی ایفا می‌کند. این ابزارهای قدرتمند که با الهام از مکانیزم‌های یادگیری مغز انسان طراحی شده‌اند به مدل‌های یادگیری ماشینی اجازه می‌دهند تا با کارایی بیشتر و سرعت بالاتر به اهداف یادگیری خود برسند. از…
پلتفرم Hugging Face چیست و چه کاربردهایی دارد؟
چقدر با پلتفرم Hugging Face آشنایی دارید. Hugging Face به‌عنوان یکی از پیشروهای عرصه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شناخته می‌شود و بستری است که امکانات گسترده‌ای را برای توسعه‌دهندگان، محققان و شرکت‌ها فراهم می‌کند تا بتوانند در پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی از آن بهره‌مند…
LLM منبع باز چیست و بهترین مدل‌های بزرگ زبانی منبع باز کدام است؟
در این مقاله از برترین LLMهای منبع باز و کاربرد بهترین مدل‌های بزرگ زبانی را بررسی کرده‌ایم. اگرچه فقط یک سال از راه‌اندازی ChatGPT و محبوبیت LLMهای (انحصاری) می‌گذرد، جامعه منبع‌باز در حال حاضر دستاوردهای مهمی را در زمینه LLM منبع باز به دست آورده…
پیشگیری از بیش‌برازش در یادگیری عمیق با روش Dropout
شبکه‌های عصبی عمیق برای کار کردن به تعداد زیادی پارامتر نیاز دارند که این ویژگی در عین کارآمد شدن باعث ایجاد بیش‌برازش (Overfitting) در آنها می‌شود. برای مقابله با این مشکل، روش Dropout یا حذف کردن معرفی شده است که در حین آموزش واحدهایی از…
اپل ویژن پرو چطور مرزها را جابه‌جا می‌کند!
در عصری که فناوری و واقعیت مجازی با سرعتی شگفت‌انگیز در حال پیشرفت است، اپل، با معرفی Apple Vision Pro، مرزهای جدیدی را در این عرصه گشود. این دستگاه که نتیجه دهه‌ها تجربه و نوآوری در زمینه تکنولوژی‌های پوشیدنی و همراه است تعریف جدیدی از…
رنگ آمیزی عکس با یادگیری عمیق چگونه انجام می‌شود؟
رنگ آمیزی عکس با یادگیری عمیق چگونه انجام می‌شود؟ رنگ‌آمیزی عکس به‌معنای دریافت یک عکس سیاه‌وسفید در ورودی و تولید عکس رنگی در خروجی است؛ البته در اینجا منظور رنگی‌کردن عکس به‌شکل دستی یا استفاده از نرم‌افزاری مانند فتوشاپ نیست، بلکه منظور استفاده از یادگیری…
نُرم (Norm) چیست و چه انواعی دارد؟
پاسخ پرسش نُرم چیست در ابتدا بسیار ساده و سرراست است: نرم طول یا اندازه‌ی بردار است؛ بااین‌حال مفهوم نُرم (Norm) در حوزه‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد؛ زیرا از آن برای ارزیابی خطای مدل استفاده می‌شود. از نُرم برای محاسبه‌ی خطای…
پیش بینی تصادفات ترافیکی با یادگیری عمیق چطور ممکن است؟
دنیای امروزی یک مارپیچ بزرگ است که با لایه‌هایی از بتن و آسفالت به هم متصل شده‌اند و به ما امکان ناوبری با وسایل نقلیه را می‌دهد. بسیاری از پیشرفت‌های مرتبط با جاده‌ها، برای مثال GPS که اجازه می‌دهد کمتر ذهن‌مان را درگیر پیداکردن آدرس…
با معماری لی نت-۵ (LeNet-5) و لایه‌های آن آشنا شوید!
معماری لی نت-۵ (LeNet-5) چگونه است؟ در حوزه‌ی یادگیری عمیق (Deep Learning) شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، نوعی شبکه‌ی عصبی مصنوعی هستند که اغلب در شناسایی تصاویر به کار می‌روند؛ به‌عبارت دیگر، شبکه‌های عصبی کانولوشنی پایه‌واساس بینایی ماشین (Computer Vision)، مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)،…
با برترین کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف آشنا شوید!
برترین کاربردهای یادگیری عمیق کجاست؟ یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای حل مشکلات پیچیده و ایجاد راه‌حل‌های هوشمند استفاده می‌شود. مفهوم اصلی یادگیری عمیق از ساختار و عملکرد مغز انسان گرفته شده است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی…
یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست و چطور کار می‌کند؟
یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست؟ اگر در زمینه‌ی یادگیری عمیق (Deep Learning) مطالعه فعالیت کنید، قطعاً به عبارت «یادگیری انتقالی» یا «Tranfer Learning» برخورده‌اید. Transfer Learning یکی از شگفت‌انگیزترین ویژگی‌های شبکه‌ی عصبی محسوب می‌شود که در آن می‌توان از یک مدل آموزش‌دیده با یک مجموعه‌داده‌ی…
شبکه عصبی رزنت (ResNet) چیست و چگونه مشکل ناپدید شدن گرادیان در شبکه‌های بسیار عمیق را حل کرده است؟
شبکه عصبی رزنت (ResNet) یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌های شبکه عصبی عمیق است که توسط تیمی از محققان شرکت مایکروسافت یعنی شِیوکینگ رن (Shaoqing Ren)، کِیمینگ هی (Kaiming He)، ژان سان (Jian Sun) و زایانگیا ژوئنگ (Xiangyu Zhang) در سال ۲۰۱۵ معرفی شد. این معماری با بهره‌گیری از…