فهرست مقالات شبکه عصبی کانولوشنی

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - تبدیل توالی پروتئین به تصویر جهت طبقه¬بندی با شبکه عصبی کانولوشنی
  رضا احسن منصور ابراهیمی روح الله دیانت
  از آنجا که روش‌‌های مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روش‌‌های مختلف با چکیده کامل

  از آنجا که روش‌‌های مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روش‌‌های مختلف بازنمایی توالی پروتئین، جهت طبقه‌‌بندی توالی پروتئین افراد سالم و سرطان خون، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که تبدیل حروف اسید آمینه به بردار ویژگی یک‌‌بعدی در طبقه بندی 2 کلاس موفق نبود و فقط یک کلاس مریض تشخیص داده شد. با تغییر بردار ویژگی به‌‌صورت اعداد رنگی دقت تشخیص کلاس سالم کمی بهبود یافت. روش بازنمایی توالی پروتئینی به‌‌صورت یکپارچه دودویی، با ابتکار حفظ دنباله توالی در دو حالت یک‌بعدی و دوبعدی(تصویر با اعمال فیلتر گابور)، نسبت به روشهای قبلی موثرتر بود. بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور با دقت 100% توالی پروتئین افراد سالم و 98.6% توالی پروتئین افراد دارای سرطان خون را طبقه‌‌بندی کرد. یافته‌‌های این تحقیق نشان داد که بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور، می‌‌تواند به‌‌عنوان روش موثر جدید دربازنمایی توالی‌‌های پروتئینی جهت طبقه‌‌بندی، ارایه نماید. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - ارایه یک مدل هوشمند به‌منظور تشخیص چندوجهی شخصیت کاربران با استفاده از روش‌های یادگیری ژرف
  حسین صدر فاطمه محدث دیلمی مرتضی ترخان
  با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکه‌های ‌مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آن‌ها به‌صورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آن‌ها استخراج کرد. یکی از مهم‌ترین داده‌های متنی موجود در سطح و چکیده کامل

  با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکه‌های ‌مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آن‌ها به‌صورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آن‌ها استخراج کرد. یکی از مهم‌ترین داده‌های متنی موجود در سطح وب دید‌گاه‌های افراد نسبت به یک موضوع مشخص است. متن‌های منتشرشده توسط کاربران در فضای مجازی می‌تواند معرف شخصیت آن‌ها باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند انتخاب مناسبی برای تجزیه‌و‌تحلیل این‌گونه مسائل باشند، اما به‌منظور غلبه بر پیچیدگی و پراکندگی محتوایی و نحوی داده‌ها نیاز به الگوریتم‌های یادگیری ژرف بیش از پیش در این حوزه احساس می‌شود. در این راستا، هدف این مقاله به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ژرف به‌منظور دسته‌بندی متون برای پیش‌بینی شخصیت می‌باشد. برای رسیدن به این هدف، شبکه عصبی کانولوشنی با مدل آدابوست به‌منظور دسته‌بندی داده‌ها ترکیب گردید تا بتوان به کمک آن داده‌های آزمایشی که با خطا دسته‌بندی ‌شده‌اند را در مرحله دوم دسته‌بندی با اختصاص ضریب آلفا، با دقت بالاتری دسته‌بندی کرد. مدل پیشنهادی این مقاله روی دو مجموعه داده ایزیس و یوتیوب آزمایش شد و بر اساس نتایج بدست آمده مدل پیشنهادی از دقت بالاتری نسبت به سایر روش‌های موجود روی هر دو مجموعه داده برخودار است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  3 - یک سیستم بینایی هوشمند برای نظارت خودکار بر آتش‌سوزی جنگل‌ها
  محمدصادق کیهان‌پناه بهروز کوهستانی
  مقابله 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 چکیده کامل

  مقابله 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. پرونده مقاله