BERT و نسل‌های بعدی مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
در دنیای پرشتاب تکنولوژی و هوش مصنوعی، مدل‌های پیش‌بینی زبانی نقش محوری ایفا می‌کنند. یکی از پیشرفته‌ترین این مدل‌ها، BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) است که توسط گوگل معرفی شده و انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است. BERT با استفاده از تکنیک‌های…
مرز باریک بین واقعیت و خیال: با ۱۰ مدل استخراج‌شده از GANs آشنا شوید!
شبکه‌های عصبی مولد متخاصم (GANs) به‌دلیل ترکیب منحصربه‌فرد از یادگیری عمیق و رویکرد تخاصمی، یکی از پیچیده‌ترین دستاوردهای فناوری در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. در این سیستم‌ها، دو شبکه‌ی عصبی به طور همزمان آموزش داده می‌شوند: یکی به عنوان تولیدکننده (Generator) و دیگری به…
تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های کاملاً کانولوشنی برای بخش‌بندی معنایی
شبکه‌های کاملاً کانولوشنی (Fully Convolutional Networks) (FCNs) چشم‌انداز بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) را متحول کرده‌اند و امکان پردازش دقیق و کارآمد داده‌های بصری را فراهم آورده‌اند. این مقاله یک مرور جامع از FCNs ارائه می‌دهد، سیر تکاملی آنها از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)…
مقایسه جامع پایتورچ، تنسورفلو و کراس: کدام فریم‌ورک برای یادگیری عمیق بهتر است؟
در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پایتورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) به عنوان دو فریم‌ورک مهم و پرکاربرد شناخته می‌شوند. این دو فریم‌ورک به دلیل سهولت استفاده، قابلیت مقیاس‌پذیری و ماهیت متن‌باز خود، محبوبیت زیادی در میان دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین پیدا…
آشنایی کامل با کتابخانه PyTorch: ابزاری قدرتمند برای یادگیری عمیق
کتابخانه PyTorch به عنوان یکی از ابزارهای پیشرو در حوزه یادگیری عمیق، به دلیل طراحی کاربرپسند و قدرت بالای خود، توجه بسیاری از توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرده است. PyTorch که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیسبوک توصعه یافته، به دلیل انعطاف‌پذیری و سادگی…
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…