آموزش طراحی شبکه عصبی LSTM در متلب برای پیش بینی داده و طبقه بندی متن و فیلم + گواهینامه

شبکه عصبی LSTM چیست؟ شبکه عصبی LSTM یک شبکه حافظه‌دار است و کاربردهای زیادی دارد. به عنوان مثال، طبقه‌بندی متن، پیش‌بینی بورس و طبقه‌بندی ویدئو از کاربردهای این شبکه است. پیاده‌سازی شبکه عصبی LSTM در نرم‌افزار متلب بسیار ساده است. اهمیت طراحی شبکه عصبی LSTM در متلب چیست؟ زمینه‌های بهره‌برداری یادگیری عمیق متفاوت است و با توجه به انتخاب مدل شبکه عصبی تعیین می‌شود. شبکه عصبی LSTM، یک شبکه تعمیم‌یافته از شبکه RNN است که از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت برخوردار است. داشتن حافظه برای یک شبکه بسیار تاثیرگذار و کاربردی است. به عنوان مثال، پیش‌بینی داده، طبقه‌بندی متن و طبقه‌بندی ویدئو از کاربردهای شبکه عصبی LSTM است. بسترهای مختلفی مانند پایتون و متلب برای پیاده‌سازی شبکه عصبی وجود دارد که در این آموزش به پیاده‌سازی شبکه عصبی LSTM در متلب می‌پردازیم. در این فرادرس، چه و چطور یاد می‌گیریم؟ در این فرادرس روش صحیح طراحی شبکه عصبی LSTM را برای انجام پیش‌بینی، طبقه‌بندی متن و فیلم در نرم‌افزار متلب فرا می‌گیریم. برای آن‌که یک ماشین بتواند مانند یک انسان قدرت تصمیم‌گیری داشته باشد، نیازمند استفاده از هوش مصنوعی است و یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی، به‌کارگیری یادگیری عمیق است. همچنین یکی از تولباکس‌های نرم‌افزار متلب، Deep Learning است که برای طراحی و بهره‌برداری انواع شبکه عصبی به کار برده می‌شود. این نرم‌افزار دارای توابع از قبل آماده‌شده است و وجود چنین توابعی، کاربر را در زمینه طراحی شبکه کمک می‌کند. همچنین دیگر نیازی به نوشتن کدهایی با طول فراوان نیست و به ساده‌ترین شکل می‌توان شبکه عصبی را با استفاده از این توابع، طراحی کرد. بعد از پایان این آموزش، قادر خواهید بود از شبکه عصبی LSTM برای کارها و پروژه‌های شخصی در کاربردهای مختلف استفاده کنید.

فرادرس

میلاد مرادی