-
حرية الوصول المقاله
1 - ترکیب دوگانه سیستم استنتاج فازی با الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات در پیشبینی قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران و مقایسه آن با مدل یادگیری عمیق
مجید عبدالرزاق نژاد مهدی خردپیشبینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتبا أکثرپیشبینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتباط پیچیده 10 متغیر اقتصادی بر قیمت سهام شرکتهای فعال در بازار سهام تهران، دو مدل طراحی و پیادهسازی شده است. نخست یک سیستم استنتاج فازی ممدانی که مجموعه قوانین موتور استنتاج خود را توسط الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات بدست میآورد طراحی میشود. سپس مدل یادگیری عمیق مشتمل بر 26 نرون در 5 لایه پنهان طراحی شده است. مدلهای طراحی شده به منظور پیشبینی قیمت سهام نه شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران پیادهسازی و نتایج بدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل یادگیری عمیق بر مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات و نیز مدل رایج شبکه عصبی دارد. اما قدرت تفسیرپذیری الگوی بدست آمده، رفتار همسانتر و با واریانس به مراتب کمتر و نیز سرعت همگرایی بیشتر نسبت به سایر مدلها را میتوان از مزایای رقابتی قابل توجه مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات نام برد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
2 - Information Bottleneck and its Applications in Deep Learning
Hassan Hafez Kolahi Shohreh KasaeiInformation Theory (IT) has been used in Machine Learning (ML) from early days of this field. In the last decade, advances in Deep Neural Networks (DNNs) have led to surprising improvements in many applications of ML. The result has been a paradigm shift in the communit أکثرInformation Theory (IT) has been used in Machine Learning (ML) from early days of this field. In the last decade, advances in Deep Neural Networks (DNNs) have led to surprising improvements in many applications of ML. The result has been a paradigm shift in the community toward revisiting previous ideas and applications in this new framework. Ideas from IT are no exception. One of the ideas which is being revisited by many researchers in this new era, is Information Bottleneck (IB); a formulation of information extraction based on IT. The IB is promising in both analyzing and improving DNNs. The goal of this survey is to review the IB concept and demonstrate its applications in deep learning. The information theoretic nature of IB, makes it also a good candidate in showing the more general concept of how IT can be used in ML. Two important concepts are highlighted in this narrative on the subject, i) the concise and universal view that IT provides on seemingly unrelated methods of ML, demonstrated by explaining how IB relates to minimal sufficient statistics, stochastic gradient descent, and variational auto-encoders, and ii) the common technical mistakes and problems caused by applying ideas from IT, which is discussed by a careful study of some recent methods suffering from them. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
3 - DeepSumm: A Novel Deep Learning-Based Multi-Lingual Multi-Documents Summarization System
Shima Mehrabi Seyed Abolghassem Mirroshandel Hamidreza AhmadifarWith the increasing amount of accessible textual information via the internet, it seems necessary to have a summarization system that can generate a summary of information for user demands. Since a long time ago, summarization has been considered by natural language pro أکثرWith the increasing amount of accessible textual information via the internet, it seems necessary to have a summarization system that can generate a summary of information for user demands. Since a long time ago, summarization has been considered by natural language processing researchers. Today, with improvement in processing power and the development of computational tools, efforts to improve the performance of the summarization system is continued, especially with utilizing more powerful learning algorithms such as deep learning method. In this paper, a novel multi-lingual multi-document summarization system is proposed that works based on deep learning techniques, and it is amongst the first Persian summarization system by use of deep learning. The proposed system ranks the sentences based on some predefined features and by using a deep artificial neural network. A comprehensive study about the effect of different features was also done to achieve the best possible features combination. The performance of the proposed system is evaluated on the standard baseline datasets in Persian and English. The result of evaluations demonstrates the effectiveness and success of the proposed summarization system in both languages. It can be said that the proposed method has achieve the state of the art performance in Persian and English. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
4 - Utilizing Gated Recurrent Units to Retain Long Term Dependencies with Recurrent Neural Network in Text Classification
Nidhi Chandra Laxmi Ahuja Sunil Kumar Khatri Himanshu MongaThe classification of text is one of the key areas of research for natural language processing. Most of the organizations get customer reviews and feedbacks for their products for which they want quick reviews to action on them. Manual reviews would take a lot of time a أکثرThe classification of text is one of the key areas of research for natural language processing. Most of the organizations get customer reviews and feedbacks for their products for which they want quick reviews to action on them. Manual reviews would take a lot of time and effort and may impact their product sales, so to make it quick these organizations have asked their IT to leverage machine learning algorithms to process such text on a real-time basis. Gated recurrent units (GRUs) algorithms which is an extension of the Recurrent Neural Network and referred to as gating mechanism in the network helps provides such mechanism. Recurrent Neural Networks (RNN) has demonstrated to be the main alternative to deal with sequence classification and have demonstrated satisfactory to keep up the information from past outcomes and influence those outcomes for performance adjustment. The GRU model helps in rectifying gradient problems which can help benefit multiple use cases by making this model learn long-term dependencies in text data structures. A few of the use cases that follow are – sentiment analysis for NLP. GRU with RNN is being used as it would need to retain long-term dependencies. This paper presents a text classification technique using a sequential word embedding processed using gated recurrent unit sigmoid function in a Recurrent neural network. This paper focuses on classifying text using the Gated Recurrent Units method that makes use of the framework for embedding fixed size, matrix text. It helps specifically inform the network of long-term dependencies. We leveraged the GRU model on the movie review dataset with a classification accuracy of 87%. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
5 - Rough Sets Theory with Deep Learning for Tracking in Natural Interaction with Deaf
Mohammad Ebrahimi Hossein Ebrahimpour-KomelehSign languages commonly serve as an alternative or complementary mode of human communication Tracking is one of the most fundamental problems in computer vision, and use in a long list of applications such as sign languages recognition. Despite great advances in recent أکثرSign languages commonly serve as an alternative or complementary mode of human communication Tracking is one of the most fundamental problems in computer vision, and use in a long list of applications such as sign languages recognition. Despite great advances in recent years, tracking remains challenging due to many factors including occlusion, scale variation, etc. The mistake detecting of head or left hand instead of right hand in overlapping are, modes like this, and due to the uncertainty of the hand area over the deaf news video frames; we proposed two methods: first, tracking using particle filter and second tracking using the idea of the rough set theory in granular information with deep neural network. We proposed the method for Combination the Rough Set with Deep Neural Network and used for in Hand/Head Tracking in Video Signal DeafNews. We develop a tracking system for Deaf News. We used rough set theory to increase the accuracy of skin segmentation in video signal. Using deep neural network, we extracted inherent relationships available in the frame pixels and generalized the achieved features to tracking. The system proposed is tested on the 33 of Deaf News with 100 different words and 1927 video files for words then recall, MOTA and MOTP values are obtained. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
6 - Deep Transformer-based Representation for Text Chunking
Parsa Kavehzadeh Mohammad Mahdi Abdollah Pour Saeedeh MomtaziText chunking is one of the basic tasks in natural language processing. Most proposed models in recent years were employed on chunking and other sequence labeling tasks simultaneously and they were mostly based on Recurrent Neural Networks (RNN) and Conditional Random F أکثرText chunking is one of the basic tasks in natural language processing. Most proposed models in recent years were employed on chunking and other sequence labeling tasks simultaneously and they were mostly based on Recurrent Neural Networks (RNN) and Conditional Random Field (CRF). In this article, we use state-of-the-art transformer-based models in combination with CRF, Long Short-Term Memory (LSTM)-CRF as well as a simple dense layer to study the impact of different pre-trained models on the overall performance in text chunking. To this aim, we evaluate BERT, RoBERTa, Funnel Transformer, XLM, XLM-RoBERTa, BART, and GPT2 as candidates of contextualized models. Our experiments exhibit that all transformer-based models except GPT2 achieved close and high scores on text chunking. Due to the unique unidirectional architecture of GPT2, it shows a relatively poor performance on text chunking in comparison to other bidirectional transformer-based architectures. Our experiments also revealed that adding a LSTM layer to transformer-based models does not significantly improve the results since LSTM does not add additional features to assist the model to achieve more information from the input compared to the deep contextualized models. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
7 - یک معماری دومسیره کارآمد مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای بازشناسی دروازه در ویدئوی بازی فوتبال
امیرحسین زنگنه مهدی جم پور کامران لایقیدر این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می باشد، ارائه کرده ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه أکثردر این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می باشد، ارائه کرده ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه یافته مدل VGG سیزده لایه میباشد که طی آن یک مدل معماری دو مسیره تعریف شده است. در مدل معماری پیشنهادی برای بازشناسی دروازه در مسیر اول، مدل با مجموعه داده آموزشی، آموزش داده می شود. اما در مسیر دوم، مجموعه داده های آموزشی ابتدا توسط یک سیستم غربالکننده مورد بررسی قرار گرفته و بهترین تصاویر که شامل ویژگی های متفاوتی با ویژگی های انتخاب شده توسط مسیر اول هستند، انتخاب میشوند. به عبارت دیگر در مسیر دوم، ویژگیهایی از شبکهای مشابه مسیر اول، ولی پس از عبور از سیستم غربالگر تولید میشود.سپس بردارهای ویژگی تولید شده در دو مسیر با یکدیگر ادغام شده و یک بردار ویژگی سراسری حاصل می شود و بدین ترتیب فضاهای متفاوتی از مساله بازشناسی دروازه تحت پوشش قرار گرفته است. ارزیابیهای متنوعی بر روی روش ارائه شده انجام شده است. نتایج ارزیابیها، حاکی از بهبود دقت بازشناسی دروازه بهوسیله مدل معماری دومسیره ارائه شده نسبت به مدل پایه میباشد. همچنین مقایسه روش پیشنهادی با نتایج موجود نشان میدهد دقت روش پیشنهادی، بهتر از نتایج منتشر شده است. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
8 - Deep Learning-based Educational User Profile and User Rating Recommendation System for E-Learning
Pradnya Vaibhav Kulkarni Sunil Rai Rajneeshkaur Sachdeo Rohini KaleIn the current era of online learning, the recommendation system for the eLearning process is quite important. Since the COVID-19 pandemic, eLearning has undergone a complete transformation. Existing eLearning Recommendation Systems worked on collaborative filtering or أکثرIn the current era of online learning, the recommendation system for the eLearning process is quite important. Since the COVID-19 pandemic, eLearning has undergone a complete transformation. Existing eLearning Recommendation Systems worked on collaborative filtering or content-based filtering based on historical data, students’ previous grade, results, or user profiles. The eLearning system selected courses based on these parameters in a generalized manner rather than on a personalized basis. Personalized recommendations, information relevancy, choosing the proper course, and recommendation accuracy are some of the issues in eLearning recommendation systems. In this paper, existing conventional eLearning and course recommendation systems are studied in detail and compared with the proposed approach. We have used, the dataset of User Profile and User Rating for a recommendation of the course. K Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Nave Bayes, Linear Regression, Linear Discriminant Analysis, and Neural Network were among the Machine Learning techniques explored and deployed. The accuracy achieved for all these algorithms ranges from 0.81 to 0.97. The proposed algorithm uses a hybrid approach by combining collaborative filtering and deep learning. We have improved accuracy to 0.98 which indicate that the proposed model can provide personalized and accurate eLearning recommendation for the individual user. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
9 - شناسایی فعالیتهای انسانی مبتنی بر سنسورهای متحرک در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری عمیق
عباس میرزایی فاطمه فرجیکنترل محدودهها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیتهای انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غی أکثرکنترل محدودهها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیتهای انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غیر ممکن به نظر میرسد. اینترنت اشیا فراتر از برقراری یک ارتباط ساده بین دستگاهها و سیستمها میباشد. اطلاعات سنسورها و سیستمهای اینترنت اشیا به شرکتها کمک میکند تا دید بهتری نسبت به کارایی سیستم داشته باشند. در این پژوهش روشی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی عمیق سیلایهای برای تشخیص فعالیتهای انسانی روی مجموعه داده تشخیص فعالیت دانشگاه فوردهام ارائه شده است. این مجموعه داده دارای بیش از یک میلیون سطر در شش کلاس برای تشخیص فعالیت در اینترنت اشیا است. بر اساس نتایج به دست آمده، مدل پیشنهادی ما در راستای تشخیص فعالیتهای انسانی در معیارهای ارزیابی مورد نظر کارایی 90 درصد و میزان خطای 2/2 درصد را داشت. نتایج به دست آمده نشان از عملکرد خوب و مناسب یادگیری عمیق در تشخیص فعالیت است. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
10 - یک سیستم بینایی هوشمند برای نظارت خودکار بر آتشسوزی جنگلها
محمدصادق کیهانپناه بهروز کوهستانیمقابله با آتشسوزی جنگلها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگیهای آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دستهبندی، تشخیص شیء و قطعهبندی تصاویر است. از آنجا که جنگلها محی أکثرمقابله با آتشسوزی جنگلها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگیهای آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دستهبندی، تشخیص شیء و قطعهبندی تصاویر است. از آنجا که جنگلها محیطهای بسیار پیچیده و غیر ساختاری هستند، استفاده از سیستم بینایی همچنان با مشکلاتی نظیر شباهت ویژگیهای شعله با نور خورشید، گیاهان و حیوانات و یا پوشش شعله با دود مواجه است که باعث هشدارهای اشتباه میشوند. روش پیشنهادی در این تحقیق، استفاده از شبکههای عصبی کانولوشنی از روشهای یادگیری عمیق است که به صورت خودکار، توانایی استخراج یا تولید ویژگی در لایههای مختلف خود را دارند. ابتدا به جمعآوری داده و افزایش آنها با توجه به روشهای دادهافزایی پرداخته شده و در ادامه، استفاده از یک شبکه ۱۲ لایه برای دستهبندی و همچنین روش یادگیری انتقالی برای قطعهبندی تصاویر پیشنهاد میشود. نتایج به دست آمده نشان میدهند که روش دادهافزایی به کار برده شده با توجه به تغییر اندازه و آمادهسازی تصاویر ورودی به شبکه از کاهش شدید ویژگیهای موجود در تصاویر اولیه جلوگیری کرده و همچنین شبکههای عصبی کانولوشنی مورد استفاده میتوانند به خوبی ویژگیهای آتش و دود موجود در تصاویر را استخراج کنند و نهایتاً به تشخیص و محلیسازی آنها بپردازند. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
11 - بازشناسی کارای کنشهای انسانی با محدود کردن فضای جستجو در روشهای یادگیری عمیق
مریم کوهزادی هیکویی نصرالله مقدم چرکریکارایی سیستمهای بازشناسی کنشهای انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از دادههای ویدئویی وابسته است. در سالهای اخیر روشهای یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از دادههای ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روشهای یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچ أکثرکارایی سیستمهای بازشناسی کنشهای انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از دادههای ویدئویی وابسته است. در سالهای اخیر روشهای یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از دادههای ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روشهای یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند. همچنین پراکندگی و محدودبودن دادههای تمایزی و عوامل نویزی زیاد، مشکلات محاسباتی بازنمایی کنشها را شدیدتر ساخته و قدرت تمایز را محدود مینماید. در این مقاله، شبکههای یادگیری عمیق فضایی و زمانی با افزودن سازوکارهای انتخاب ویژگی مناسب جهت مقابله با عوامل نویزی و کوچکسازی فضای جستجو، ارتقا یافتهاند. در این راستا، سازوکارهای انتخاب ویژگی غیر برخط و برخط، برای بازشناسی کنشهای انسانی با پیچیدگی محاسباتی کمتر و قدرت تمایز بالاتر مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که سازوکار انتخاب ویژگی غیر برخط، منجر به کاهش پیچیدگی محاسباتی قابل ملاحظه میگردد و سازوکار انتخاب ویژگی برخط، ضمن کنترل پیچیدگی محاسباتی، منجر به افزایش قدرت تمایز میشود. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
12 - تشخیص دستگاه قطعه های موسیقی سنتی ایرانی بر مبنای استخراج توالی نتها و استفاده از شبکههای LSTM
سینا غضنفری پور مرتضی خادمی عباس ابراهیمی مقدمدستهبندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقهمندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالشبرانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینههایی مانند آهنگسازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به أکثردستهبندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقهمندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالشبرانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینههایی مانند آهنگسازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به کامپیوتر برای تشخیص دستگاه از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله روشی برای تشخیص دستگاه و زیردستگاه یک قطعه موسیقی ایرانی بر پایه استخراج نتهای متوالی، دستهبندی سلسلهمراتبی و استفاده از شبکههای LSTM ارائه شده است. در این روش، قطعه موسیقی در مرحله اول به یکی از سه دسته کلی، دستهبندی میشود. دسته اول صرفاً شامل دستگاه ماهور، دسته دوم شامل دستگاههای شور و نوا و دسته سوم شامل دستگاههای همایون، سهگاه و چهارگاه است. سپس برای هر دسته بسته به نوع آن، تعداد متفاوت دستهبندهای دیگر اعمال میشود تا این که یکی از 6 دستگاه و یکی از 11 زیردستگاه موسیقی سنتی ایرانی مشخص گردد. این تحقیق به هیچ سبک نوازندگی و ساز خاصی محدود نشده و تحت تأثیر سرعت و تکنیکهای نوازندگی قرار نمیگیرد. قطعات برچسبگذاری شده در پایگاه داده "اَرگ" که برای این تحقیق به وجود آمده است، به صورت تکنوازی هستند؛ اگرچه تعداد اندکی از آنها از همنوایی سازهای کوبهای (مانند تنبک) نیز در کنار سازهای ملودی بهرهمند میباشند. نتایج نشان میدهند که تشخیص 6 دستگاه اصلی و 11 زیردستگاه به ترتیب با دقت میانگین 5/74% و 35/66% انجام گرفته که نسبت به تحقیقات کمشمار مشابه، نتایج بهتری دارد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
13 - ارائه سیستم توصیهگر مبتنی بر جلسه شخصیسازی شده با استفاده از شبکههای خودتوجه
اعظم رمضانی عليمحمد زارع بيدكيسیستمهای توصیهگر مبتنی بر جلسه بر اساس رفتار و تعاملات کاربر در یک جلسه، رفتار بعدی یا علاقه کاربر را پیشبینی کرده و بر این اساس، آیتمهای مناسب را به کاربر پیشنهاد میدهند. مطالعات اخیر برای ایجاد توصیهها عمدتاً روی اطلاعات جلسه فعلی متمرکز شدهاند و اطلاعات جلسات أکثرسیستمهای توصیهگر مبتنی بر جلسه بر اساس رفتار و تعاملات کاربر در یک جلسه، رفتار بعدی یا علاقه کاربر را پیشبینی کرده و بر این اساس، آیتمهای مناسب را به کاربر پیشنهاد میدهند. مطالعات اخیر برای ایجاد توصیهها عمدتاً روی اطلاعات جلسه فعلی متمرکز شدهاند و اطلاعات جلسات قبلی کاربر را نادیده میگیرند. در این مقاله، یک مدل توصیهگر مبتنی بر جلسه شخصیسازی شده با شبکههای خودتوجه پیشنهاد میشود که علاوه بر جلسه فعلی از جلسات قبلی اخیر کاربر هم استفاده میکند. مدل پیشنهادی به منظور یادگیری وابستگی کلی بین همه آیتمهای جلسه، از شبکههای خودتوجه (SAN) استفاده میکند. ابتدا SAN مبتنی بر جلسات ناشناس آموزش داده میشود و سپس برای هر کاربر، توالیهای جلسه فعلی و جلسات قبلی به صورت جداگانه به شبکه داده میشود و با ترکیب وزنی نتایج رتبهبندی حاصل از هر جلسه، آیتمهای توصیهشده نهایی به دست میآید. مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده واقعی Reddit در دو معیار دقت و میانگین رتبه متقابل، تست و ارزیابی شده است. مقایسه نتایج حاصل از مدل پیشنهادی با رویکردهای قبلی، توانایی و اثربخشی مدل پیشنهادی را در ارائه توصیههای دقیقتر نشان میدهد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
14 - An Autoencoder based Emotional Stress State Detection Approach by using Electroencephalography Signals
Jia UddinIdentifying hazards from human error is critical for industrial safety since dangerous and reckless industrial worker actions, as well as a lack of measures, are directly accountable for human-caused problems. Lack of sleep, poor nutrition, physical deformities, and wea أکثرIdentifying hazards from human error is critical for industrial safety since dangerous and reckless industrial worker actions, as well as a lack of measures, are directly accountable for human-caused problems. Lack of sleep, poor nutrition, physical deformities, and weariness are some of the key factors that contribute to these risky and reckless behaviors that might put a person in a perilous scenario. This scenario causes discomfort, worry, despair, cardiovascular disease, a rapid heart rate, and a slew of other undesirable outcomes. As a result, it would be advantageous to recognize people's mental states in the future in order to provide better care for them. Researchers have been studying electroencephalogram (EEG) signals to determine a person's stress level at work in recent years. A full feature analysis from domains is necessary to develop a successful machine learning model using electroencephalogram (EEG) inputs. By analyzing EEG data, a time-frequency based hybrid bag of features is designed in this research to determine human stress dependent on their sex. This collection of characteristics includes features from two types of assessments: time-domain statistical analysis and frequency-domain wavelet-based feature assessment. The suggested two layered autoencoder based neural networks (AENN) are then used to identify the stress level using a hybrid bag of features. The experiment uses the DEAP dataset, which is freely available. The proposed method has a male accuracy of 77.09% and a female accuracy of 80.93%. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
15 - A Comparison Analysis of Conventional Classifiers and Deep Learning Model for Activity Recognition in Smart Homes based on Multi-label Classification
John Kasubi Manjaiah D. Huchaiah Ibrahim Gad Mohammad Kazim HooshmandActivity Recognition is essential for exploring the various activities that humans engage in within Smart Homes in the presence of multiple sensors as residents interact with household appliances. Smart homes use intelligent IoT devices linked to residents' homes to tra أکثرActivity Recognition is essential for exploring the various activities that humans engage in within Smart Homes in the presence of multiple sensors as residents interact with household appliances. Smart homes use intelligent IoT devices linked to residents' homes to track changes in human behavior as the humans interact with the home's equipment, which may improve healthcare and security issues for the residents. This study presents a research work that compares conventional classifiers such as DT, LDA, Adaboost, GB, XGBoost, MPL, KNN, and DL, focusing on recognizing human activities in Smart Homes using Activity Recognizing Ambient Sensing (ARAS). The experimental results demonstrated that DL Model outperformed with excellent accuracy compared to conventional classifiers in recognizing human activities in Smart Homes. This work proves that DL Models perform best in analyzing ARAS datasets compared to traditional machine learning algorithms. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
16 - پیشبینی جهت حرکت قیمت سهام با استفاده از شبکه توجه گراف جهتدار
علیرضا جعفری سامان هراتی زادهپیشبینی رفتار آینده بازار سهام به عنوان یک چالش حائز اهمیت در یادگیری ماشین توجه زیادی را به خود جلب کرده است و رویکردهای یادگیری عمیق، نتایج قابل قبولی را در این زمینه به دست آوردهاند. مطالعات پیشین، اهمیت درنظرگرفتن دادههای سهام مرتبط را در خلال عملکرد پیشبینی اث أکثرپیشبینی رفتار آینده بازار سهام به عنوان یک چالش حائز اهمیت در یادگیری ماشین توجه زیادی را به خود جلب کرده است و رویکردهای یادگیری عمیق، نتایج قابل قبولی را در این زمینه به دست آوردهاند. مطالعات پیشین، اهمیت درنظرگرفتن دادههای سهام مرتبط را در خلال عملکرد پیشبینی اثبات کردهاند. با وجود این، مدلسازی روابط بین سهام به عنوان یک گراف جهتدار و ساخت بازنمایی گرههای این گراف به کمک مکانیزم توجه تا کنون مورد استفاده قرار نگرفته است. ما در این کار، چهارچوبی به نام DeepNet را معرفی میکنیم که یک شبکه جهتدار دودویی را از تأثیرات دادههای سهام در بهبود دقت پیشبینی یکدیگر ایجاد میکند و با استفاده از شبکه توجه گراف، اهمیت گرههای همسایه برای ساخت بازنماییها را در حین عملیات آموزش، کشف مینماید. ما مدل جدیدی از شبکه توجه گراف را برای استفاده در گرافهای جهتدار توسعه دادیم که قادر است اهمیت بردار ویژگی گرهها برای ساخت بازنمایی را به صورت یکطرفه در نظر بگیرد. نهایتاً ارزیابیهای ما بر روی دادههای بازار سهام تهران نشان میدهد که مدل معرفیشده از دقت و MCC بالاتری نسبت به مدلهای رقیب برخوردار است. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
17 - تعبیهسازی شبکههای اجتماعی مبتنی بر کاربست روشهای تشخیص جوامع و استخراج ویژگیهای معنایی نهفته
محدثه طاهرپرور فاطمه احمدی آبکناری پیمان بیاتهدف از تعبیهسازی شبکههای اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالتهای مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیادهروی تصادفی و أکثرهدف از تعبیهسازی شبکههای اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالتهای مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیادهروی تصادفی و هچنین تأثیر معنایی اطلاعات متنی هر گره بر روی تعبیهسازی شبکه مورد بررسی قرار گرفته و دو چارچوب اصلی با نامهای تعبیهسازی شبکه آگاه به جامعه و متن و تعبیهسازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگیهای معنایی پیشنهاد شده است. در این مقاله، در تعبیهسازی شبکه آگاه به جامعه و متن، تشخیص جوامع قبل از روند پیادهروی تصادفی با بهکارگیری روش غیرهمپوشان ادموت و همپوشان اگونتاسپلیتر انجام گرفته است. با این حال در تعبیهسازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگیهای معنایی، تشخیص جوامع حین رخداد پیادهروی تصادفی و با استفاده از مدل موضوعی جفتکلمه اعمال شده است. در تمامی روشهای ارائهشده، تحلیل متنی مورد بررسی قرار گرفته و نهایتاً نمایش نهایی با بهکارگیری مدل Skip-Gram در شبکه انجام میگردد. آزمایشهای انجامشده نشان دادهاند که روشهای پیشنهادی این مقاله از روشهای با نامهای پیادهروی عمیق، CARE، CONE و COANE بهتر عمل کردهاند. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
18 - Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation and Classification: A Review
Jenifer S Carmel Mary Belinda M JMedical imaging refers to the process of obtaining images of internal organs for therapeutic purposes such as discovering or studying diseases. The primary objective of medical image analysis is to improve the efficacy of clinical research and treatment options. Deep le أکثرMedical imaging refers to the process of obtaining images of internal organs for therapeutic purposes such as discovering or studying diseases. The primary objective of medical image analysis is to improve the efficacy of clinical research and treatment options. Deep learning has revamped medical image analysis, yielding excellent results in image processing tasks such as registration, segmentation, feature extraction, and classification. The prime motivations for this are the availability of computational resources and the resurgence of deep Convolutional Neural Networks. Deep learning techniques are good at observing hidden patterns in images and supporting clinicians in achieving diagnostic perfection. It has proven to be the most effective method for organ segmentation, cancer detection, disease categorization, and computer-assisted diagnosis. Many deep learning approaches have been published to analyze medical images for various diagnostic purposes. In this paper, we review the works exploiting current state-of-the-art deep learning approaches in medical image processing. We begin the survey by providing a synopsis of research works in medical imaging based on convolutional neural networks. Second, we discuss popular pre-trained models and General Adversarial Networks that aid in improving convolutional networks’ performance. Finally, to ease direct evaluation, we compile the performance metrics of deep learning models focusing on covid-19 detection and child bone age prediction. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
19 - استفاده از تحلیل احساسات و ترکیب روش¬های یادگیری ماشین برای تشخیص هرزنامه در توییتر
مهدی سالخورده حقیقی امین الله کرمانیمحبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در ای أکثرمحبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در این تحقیق تلاش داریم با استفاده از یکی از جدیدترین روش های تشخیص هرزنامه و ترکیب آن با تحلیل احساسات دقت تشخیص هرزنامه را افزایش دهیم. ما با استفاده از روش تعبیه سازی، کلمات متن توییت را به عنوان ورودی به یک معماری شبکه عصبی پیچشی داده و خروجی تشخیص دهنده متن هرزنامه یا متن عادی خواهد بود. هم زمان با استخراج ویژگی های مناسب در شبکه توییتر و اعمال روش های یادگیری ماشین بر روی آنها تشخیص هرزنامه بودن توییت را بصورت مجزا محاسبه می کنیم. در نهایت خروجی هر دو روش را به یک شبکه پیچشی تلفیقی وارد می کنیم تا خروجی آن تشخیص نهایی هرزنامه یا نرمال بودن متن توییت را تعیین کند. ما در این تحقیق از دو مجموعه داده متعادل و نامتعادل استفاده می کنیم تا تاثیر مدل پیشنهادی را بر روی دو نوع داده بررسی کنیم. نتایج پژوهش نشان دهنده بهبود کارایی روش پیشنهادی در هر دو مجموعه داده می باشد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
20 - شبکه سریع و کموزن برای شناسایی خطوط جاده با استفاده از معماری موبایلنت و توابع هزینه متفاوت
پژمان گودرزی میلاد حیدری مهدی حسین پوربا استفاده از سیستم تشخیص خط در خودروهای خودران میتوان موقعیت نسبی خودرو را نسبت به دیگر خودروها و همچنین احتمال خروج از خط و حتی امکان تصادف را بررسی کرد. در این مقاله، یک رویکرد تشخیص خط کموزن و سریع برای تصاویر برگرفتهشده از دوربین تعبیهگردیده در شیشه جلویی خودرو أکثربا استفاده از سیستم تشخیص خط در خودروهای خودران میتوان موقعیت نسبی خودرو را نسبت به دیگر خودروها و همچنین احتمال خروج از خط و حتی امکان تصادف را بررسی کرد. در این مقاله، یک رویکرد تشخیص خط کموزن و سریع برای تصاویر برگرفتهشده از دوربین تعبیهگردیده در شیشه جلویی خودروها ارائه شده است. بیشتر روشهای موجود، مسئله تشخیص خط را به صورت کلاسبندی در سطح پیکسل در نظر میگیرند. این روشها با وجود داشتن قدرت تشخیص بالا، از دو ضعف داشتن پیچیدگی محاسباتی بالا و عدم توجه به اطلاعات محتوایی کلی تصویر منحصربهفرد خطوط (در نتیجه در صورت وجود مانع، امکان تشخیص ندارند) رنج میبرند. روش پیشنهادی پیش رو با بهرهگیری از روش انتخاب بر اساس ردیف، وجود خطوط در هر ردیف را بررسی میکند. همچنین استفاده از معماری موبایلنت باعث بهدستآمدن نتایج خوب با تعداد پارامترهای یادگیری کمتر شده است. استفاده از سه تابع مختلف به عنوان توابع هزینه با اهداف متفاوت، باعث بهدستآمدن نتایج عالی و درنظرگرفتن اطلاعات محتوایی کلی منحصربهفرد خطوط در کنار اطلاعات محلی شده است. آزمایشهای انجامگرفته بر روی مجموعه تصاویر ویدئویی TuSimple نشان از عملکرد مناسب رویکرد پیشنهادی از لحاظ کارایی و مخصوصاً از لحاظ سرعت دارد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
21 - درون سازی معنایی واژه ها با استفاده از BERT روی وب فارسی
شکوفه بستان علی محمد زارع بیدکی محمد رضا پژوهاناستفاده از بافت و ترتیب واژگان در یک عبارت از مواردی است که میتواند به فهم بهتر آن عبارت منجر گردد. در سالهای اخیر، مدلهای زبانی از پیشآموزشیافته، پیشرفت شگرفی در زمینه پردازش زبان طبیعی به وجود آودهاند. در این راستا مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر مانند الگوریتم BERT أکثراستفاده از بافت و ترتیب واژگان در یک عبارت از مواردی است که میتواند به فهم بهتر آن عبارت منجر گردد. در سالهای اخیر، مدلهای زبانی از پیشآموزشیافته، پیشرفت شگرفی در زمینه پردازش زبان طبیعی به وجود آودهاند. در این راستا مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر مانند الگوریتم BERT از محبوبیت فزایندهای برخوردار گردیدهاند. این مسئله در زبان فارسی کمتر مورد بررسی قرار گرفته و بهعنوان یک چالش در حوزه وب فارسی مطرح میگردد. بنابراین در این مقاله، درونسازی واژگان فارسی با استفاده از این الگوریتم مورد بررسی قرار میگیرد که به درک معنایی هر واژه بر مبنای بافت متن میپردازد. در رویکرد پیشنهادی، مدل ایجادشده بر روی مجموعه دادگان وب فارسی مورد پیشآموزش قرار میگیرد و پس از طی دو مرحله تنظیم دقیق با معماریهای متفاوت، مدل نهایی تولید میشود. در نهایت ویژگیهای مدل استخراج میگردد و در رتبهبندی اسناد وب فارسی مورد ارزیابی قرار میگیرد. نتایج حاصل از این مدل، بهبود خوبی نسبت به سایر مدلهای مورد بررسی دارد و دقت را نسبت به مدل برت چندزبانه تا حداقل یک درصد افزایش میدهد. همچنین اعمال فرایند تنظیم دقیق با ساختار پیشنهادی بر روی سایر مدلهای موجود توانسته به بهبود مدل و دقت درونسازی بعد از هر فرایند تنظیم دقیق منجر گردد. نتایج رتبهبندی بر مبنای مدلهای نهایی، بیانگر بهبود دقت رتبهبندی وب فارسی نسبت به مدلهای پایه مورد ارزیابی با افزایش حدود 5 درصدی دقت در بهترین حالت است. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
22 - مقایسه شبکه های عمیق Faster RCNN و RetinaNet جهت تشخیص خودرو در آبوهوای نامساعد
یاسر جمشیدی راضیه سادات اخوتتشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیلهای خودران و سيستمهاي حملونقل هوشمند ايفا میکند. شرايط آبوهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديتهاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتمهاي تشخيصی استفادهشده در أکثرتشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیلهای خودران و سيستمهاي حملونقل هوشمند ايفا میکند. شرايط آبوهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديتهاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتمهاي تشخيصی استفادهشده در سيستمهاي نظارت بر ترافيک و برنامههاي رانندگی خودکار تأثير میگذارد. در این مقاله از شبکه عمیق تشخیص اشیای Faster RCNN با هسته 50ResNet و شبکه RetinaNet استفاده شده و دقت این دو شبکه جهت تشخیص خودرو در آبوهوای نامساعد مورد بررسی قرار میگیرد. پایگاه داده مورد استفاده، فایل DAWN میباشد که شامل تصاویر دنیای واقعی است و با انواع مختلفی از شرایط آبوهوایی نامطلوب جمعآوری شدهاند. نتایج بهدستآمده نشان میدهند که روش ارائهشده در بهترین حالت، دقت تشخیص را از %2/0 به %75 افزایش داده و بیشترین میزان افزایش دقت نیز مربوط به شرایط بارانی میباشد. تمام پردازشها به زبان پایتون و در گوگل کولب انجام شده است. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
23 - الگوریتم مناسب برای شناسایی تغییرات میکرو لندفرمها با استفاده از تصاویر پهپاد (مطالعه موردی: ناحیه برگ جهان در پهنه جاجرود 1397-1396)
محمدحسن توکل منیژه قهرودی تالی سید حسن صدق خدیجه علی نورییکی از اصلیترین و مهمترین مباحث ژئومورفولوژی شناسایی و ارزیابی تغییرات میکرولندفرمهاست. شناخت و نحوه پراکنش فضایی آنها بهمنظور درک و ارزیابی تحولات، مطالعات پایداری و برنامهریزی ناحیهای، از نیازهای اساسی علم ژئومورفولوژی کاربردی است. ناحیه برگ جهان در حوضه آبریز جا أکثریکی از اصلیترین و مهمترین مباحث ژئومورفولوژی شناسایی و ارزیابی تغییرات میکرولندفرمهاست. شناخت و نحوه پراکنش فضایی آنها بهمنظور درک و ارزیابی تحولات، مطالعات پایداری و برنامهریزی ناحیهای، از نیازهای اساسی علم ژئومورفولوژی کاربردی است. ناحیه برگ جهان در حوضه آبریز جاجرود متأثر از تغییرات محیطی زیادی قرار دارد. در این مطالعه، بر اساس رویکرد ژئومورفولوژیکی ریزمقیاس با استفاده از تصاویر پهپاد به همراه بررسی میدانی در برگ جهان، تحولات میکرولندفرمها بررسی شد. تصاویر پهپاد با رزولوشن مکانی 5/2 سانتیمتر در بازه زمانی 1396 تا 1397 از وزارت نیرو تهیه شد. این تصاویر با استفاده از نرمافزارهای ENVI 5.1 و10.3 Arc Map تصحیح شد و سپس با استفاده کد نویسی در Python الگوریتمهای موردنظر اجرا شد. با الگوریتمهای یادگیری ماشین و مدلهای جنگل تصادفی، SVM با کرنل RBF، جنگل تصادفی با ویژگیهای استخراجی از شبکههای CNN و SVM با کرنل خطی با ویژگیهای استخراجی از شبکههای عصبی عمیق تغییرات بررسی شد. نتایج نشان داد مدل- RBF SVM با 88درصد نسبت به مدلهای دیگر دقت کمتری دارد بهطوریکه تفکیک بین طبقهها محدود بود. در جنگل تصادفی با 92درصد طبقهها با مرزهای خطی تا حدی قابلتفکیک بودند. مدل نزدیک به ایده آل در الگوریتم جنگل تصادفی با یادگیری عمیق به میزان دقت 96درصد مشاهده شد. بررسیها نشان داد بیشترین تغییرات میکرولندفرمها در این مدل، مربوط به تغییر پوشش گیاهی به خاک به میزان 03/45 و در رتبه بعدی تغییر آبکند به فرسایش ورقهای به میزان 05/22 بود. با توجه به نتایج بهدستآمده و مشاهدات میدانی در سال 1397 مشخص شد، سیل سال 1397 در ناحیه برگ جهان سبب تغییرات عمدهای در ناحیه شده است. بیشترین تأثیر آن بر روی پوشش گیاهی بوده است و نمودار، آن را در بالاترین حد آشفتگی نشان میدهد. در این بازه جریان سطحی وخندق در ناحیه بیشتر شده و میزان بالای فرسایش و تغییرات بسیار زیاد میکرولندفرمها در پهنه مطالعاتی را نشان میدهد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
24 - تشخيص موضع به زبان فارسی مبتنی بر طبقه بندهای چندگانه
مژگان فرهودی عباس طلوعی اشلقی<p><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-l أکثر<p><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">تشخيص موضع (که با عناوبن طبقه</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندي موضع، تحليل موضع يا پيش</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بيني موضع نيز شناخته شده است) يک موضوع تحقيقاتي اخير است که به يک پارادايم نوظهور تبديل شده است. هدف از تشخيص موضع، شناسايي موضع نويسنده نسبت به يک موضوع يا ادعاي خاص بوده که به جزء کليدي کاربردهايي مانند تشخيص اخبار جعلي، اعتبارسنجي ادعا يا جستجوي استدلال تبديل شده است. در اين مقاله از سه رويکرد يادگيري ماشين، يادگيري عميق و يادگيري انتقالي براي تشخيص موضع فارسي استفاده شده و سپس با بکارگيری طبقه</span><span dir="RTL" lang="AR-SA" style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Times New Roman',serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندهای چندگانه، مدلی برای اخذ تصميم نهايي در مورد نتايج خروجي پيشنهاد گرديده است. برای اين منظور از روش اکثريت آرا مبتنی بر صحت طبقه‌بند</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">های انفرادی براي ترکيب نتايج آنها استفاده گرديد. نتايج آزمايش</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">ها نشان داد که عملکرد مدل پيشنهادي نسبت به عملکرد طبقه</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">‌</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندهای انفرادی پيشرفت مناسبی داشته است.</span></p> تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
25 - تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنالهای EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاهمدت ماندگار دوجهته و مکانیسم توجه
سیدعابد حسینی محبوبه هوشمنداین پژوهش به تشخیص احساسات از روی سیگنالهای EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاهمدت ماندگار (LSTM) دوجهته و مکانیسم توجه میپردازد. در این پژوهش از دو پایگاه داده SEED و DEAP برای تشخیص احساس استفاده شده است. داده SEED شامل سیگنالهای EEG در 62 کانال متعلق به أکثراین پژوهش به تشخیص احساسات از روی سیگنالهای EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاهمدت ماندگار (LSTM) دوجهته و مکانیسم توجه میپردازد. در این پژوهش از دو پایگاه داده SEED و DEAP برای تشخیص احساس استفاده شده است. داده SEED شامل سیگنالهای EEG در 62 کانال متعلق به 15 شرکتکننده در سه دسته مختلف از احساسات مثبت، خنثی و منفی است. داده DEAP شامل سیگنال EEG در 32 کانال متعلق به 32 شرکتکننده در دو دسته از ظرفیت و برانگیختگی است. LSTM کارایی خود را در استخراج اطلاعات زمانی از سیگنالهای فیزیولوژیکی طولانی نشان داده است. نوآوریهای این پژوهش شامل استفاده از یک تابع تلفات جدید و بهینهساز بیزین برای یافتن نرخ یادگیری اولیه است. صحت روش پیشنهادی برای طبقهبندی احساسات در پایگاه داده SEED 72/96 درصد شده است. صحت روش پیشنهادی برای طبقهبندی احساس در دو دسته ظرفیت و برانگیختگی در پایگاه داده DEAP بهترتیب 9/94 و 1/97 درصد است. نهایتاً مقایسه نتایج بهدستآمده با پژوهشهای اخیر روی دادههای یکسان، نشان از بهبود نسبتاً خوب روش پیشنهادی دارد. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
26 - شناسایی ژنهای عامل سرطان در شبکه ژنی با استفاده از معماری شبکه عصبی پیشخور
مصطفی اخوان صفار عباسعلی رضاییشناسایی ژنهای آغازگر سرطان یا عامل سرطان یکی از موضوعات تحقیقاتی مهم در زمینه سرطانشناسی و زیستدادهورزی است. ژنهای عامل سرطان، ژنهایی هستند که بعد از اینکه جهش در آنها اتفاق میافتد، آن جهش را از طریق برهمکنشهای پروتئین- پروتئین به دیگر ژنها منتقل کرده و از این أکثرشناسایی ژنهای آغازگر سرطان یا عامل سرطان یکی از موضوعات تحقیقاتی مهم در زمینه سرطانشناسی و زیستدادهورزی است. ژنهای عامل سرطان، ژنهایی هستند که بعد از اینکه جهش در آنها اتفاق میافتد، آن جهش را از طریق برهمکنشهای پروتئین- پروتئین به دیگر ژنها منتقل کرده و از این طریق، باعث اختلال در عملکرد سلول و بروز بیماری و سرطان میشوند. تا کنون روشهای مختلفی برای پیشبینی و دستهبندی ژنهای عامل سرطان پیشنهاد شده که اکثراً متکی به دادههای ژنومی و ترنسکریپتومیک هستند و از این رو میانگین هارمونیک پایینی در نتایج دارند. تحقیقات در این زمینه بهمنظور بهبود دقت نتایج ادامه دارد و از این رو روشهای مبتنی بر شبکه و زیستدادهورزی به کمک این حوزه آمدهاند. در این مطالعه ما رویکردی را پیشنهاد دادهایم که متکی به دادههای جهش نیست و از روشهای شبکهای برای استخراج ویژگی و از شبکه عصبی سهلایه پیشخور برای دستهبندی ژنها استفاده میکند. برای این منظور، ابتدا شبکه زیستی مورد نظر که شبکه تنظیم رونویسی سرطان سینه است، تشکیل و سپس ویژگیهای مختلف هر ژن بهصورت بردارهایی استخراج گردید. نهایتاً بردارهای بهدستآمده جهت دستهبندی به یک شبکه عصبی پیشخور داده شد. نتایج بهدستآمده نشان میدهند که استفاده از روشهای مبتنی بر شبکههای عصبی چندلایه میتواند صحت و میانگین هارمونیک را بهبود بخشد و باعث بهبود عملکرد نسبت به سایر روشهای محاسباتی شود. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
27 - مدل جدید پیش بینی چند گامی تقاضا با استفاده از روشهای یادگیری عمیق و تکنیکهای دادهافزایی سری زمانی
حسین عباسی مهر رضا پاکیدر یک محیط تجاری که رقابت سختی بین شرکتها وجود دارد، پیشبینی دقیق تقاضا یک امر مهمی است. اگر دادههای مربوط به تقاضای مشتری را در نقاط گسستهای از زمان جمعآوری کنیم، یک سری زمانی تقاضا به دست میآید. درنتیجه، مسئله پیشبینی تقاضا به عنوان یک مسئله پیشبینی سریهای ز أکثردر یک محیط تجاری که رقابت سختی بین شرکتها وجود دارد، پیشبینی دقیق تقاضا یک امر مهمی است. اگر دادههای مربوط به تقاضای مشتری را در نقاط گسستهای از زمان جمعآوری کنیم، یک سری زمانی تقاضا به دست میآید. درنتیجه، مسئله پیشبینی تقاضا به عنوان یک مسئله پیشبینی سریهای زمانی فرموله میشود. در زمینه پیشبینی سریهای زمانی، روشهای یادگیری عمیق دقت مناسبی در پیشبینی سریهای زمانی پیچیده داشتهاند. با این وجود عملکرد خوب این روشها به میزان دادههای در دسترس وابسته است. بدین منظور در این مطالعه استفاده از تکنیکهای دادهافزایی سری زمانی در کنار روشهای یادگیری عمیق پیشنهاد میشود. در این مطالعه سه روش نوین جهت تست کارایی رویکرد پیشنهادی به کار گرفته شده است که عبارت اند از: 1) حافظه کوتاه مدت طولانی، 2) شبکه کانولوشنی 3) مکانیزم خودتوجه چندسر. همچنین در این مطالعه رویکرد پیشبینی چندگامی به کار گرفته میشود که امکان پیشبینی چند نقطه آینده را در یک عمل پیشبینی به وجود میآورد. روش پیشنهادی بر روی داده واقعی تقاضای یک شرکت مبلمان اعمال شده است. نتایج آزمایشها نشان میدهد که رویکرد پیشنهادی باعث بهبود دقت پیشبینی روشهای بهکار گرفته شده در اکثر حالات مختلف پیشبینی میشود. تفاصيل المقالة -
حرية الوصول المقاله
28 - ساخت مجموعه داده تصاویر برای تشخیص و بازشناسی متن در تصاویر
فاطمه علی مرادی فرزانه رحمانی لیلا ربیعی محمد خوانساری مجتبی مازوچیتشخیص متن در تصاویر از مهم ترین منابع تحلیل محتوای تصاویر است. گرچه در زبان هایی همچون انگلیسی و چینی، تحقیقاتی در زمینه تشخیص و بازشناسی متن و ارائه مدله ای انتها به انتها (مدل هایی که تشخیص و بازشناسی در یک مدل واحد ارائه می شود) مبتنی بر یادگیری عمیق انجام شده است، ا أکثرتشخیص متن در تصاویر از مهم ترین منابع تحلیل محتوای تصاویر است. گرچه در زبان هایی همچون انگلیسی و چینی، تحقیقاتی در زمینه تشخیص و بازشناسی متن و ارائه مدله ای انتها به انتها (مدل هایی که تشخیص و بازشناسی در یک مدل واحد ارائه می شود) مبتنی بر یادگیری عمیق انجام شده است، اما برای زبان فارسی مانعی بسیار جدی برای توسعه چنین مدلهایی وجود دارد. این مانع، نبود مجموعه داده آموزشی با تعداد بالا برای مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق است. در این مقاله، ما ابزارهای لازم برای ساخت مجموعه داده تصاویر متن منظره با پارامترهایی همچون رنگ، اندازه، فونت و چرخش متن طراحی و ایجاد می کنیم. از این ابزارها برای تامین داده بزرگ و متنوع برای آموزش مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می شود. به کمک این ابزارها و تنوع تصاویر ساخته شده، مدل ها به نوع خاصی از این پارامترها وابسته نمی شوند و سبب جامعیت مدل ها می شود. 7603 تصویر متن منظره و 39660 تصویر کلمات بریده شده، ساخته شده است. مزیت روش ما نسبت به تصاویر واقعی، ساخت تصاویر به تعداد دلخواه و بدون نیاز به حاشیه نویسی دستی می باشد. طبق بررسی ما، این اولین مجموعه داده تصاویر متن منظره فارسی به صورت آزاد و با تعداد بالا است. تفاصيل المقالة