توضیحات
شبکههای عصبی خودرمزگذار (Autoencoder) یکی از مفاهیم مهم و پرکاربرد در یادگیری عمیق هستند که برای کاهش بُعد دادهها، استخراج ویژگی، حذف نویز و فشردهسازی اطلاعات استفاده میشوند. این شبکهها بدون نیاز به برچسب (Unsupervised Learning) قادر هستند ساختار پنهان دادهها را یاد بگیرند.
در این فیلم آموزشی، مفهوم Autoencoder بهصورت ساده، مفهومی و کاملاً عملی آموزش داده میشود و نحوه پیادهسازی آن با مثالهای واقعی بررسی خواهد شد.
Autoencoder چیست؟
Autoencoder یک شبکه عصبی است که از دو بخش اصلی تشکیل شده است:
Encoder: که داده ورودی را به یک نمایش فشرده (Latent Space) تبدیل میکند
Decoder: که تلاش میکند داده فشردهشده را دوباره بازسازی کند
هدف شبکه این است که خروجی تا حد ممکن شبیه ورودی اولیه باشد.
کاربردهای Autoencoder
شبکههای خودرمزگذار در حوزههای مختلف کاربرد دارند، از جمله:
کاهش بُعد دادهها (Dimensionality Reduction)
حذف نویز از سیگنال و تصویر (Denoising)
استخراج ویژگی (Feature Extraction)
فشردهسازی دادهها
تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
هدف این آموزش
در این آموزش یاد میگیرید:
مفهوم Autoencoder و نحوه عملکرد آن
تفاوت Autoencoder با PCA
ساختار Encoder و Decoder
آموزش شبکه خودرمزگذار
بررسی فضای نهفته (Latent Space)
تحلیل نتایج و کاربردهای عملی
سرفصلهای آموزش
مباحث این فیلم آموزشی شامل موارد زیر است:
مقدمهای بر یادگیری بدون ناظر
معرفی Autoencoder و معماری آن
پیادهسازی Autoencoder ساده
آموزش شبکه با داده نمونه
ارزیابی کیفیت بازسازی
مثالهای کاربردی
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.