-
دسترسی آزاد مقاله
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 چکیده کاملپیشبینی 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
2 - 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 چکیده کاملدر 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
3 - 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 چکیده کاملکنترل 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
4 - 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 چکیده کاملمقابله 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 -
دسترسی آزاد مقاله
5 - 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 چکیده کاملکارایی 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
6 - 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 چکیده کاملدستهبندی 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
7 - تولید جملات فارسی با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
نوشین ریاحی سحر جندقیتولید متن، یکی از زمینههای تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که بهوسیله آن، سیستم میتواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن میتوان به برچسبزدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارشهای هواشناسی و زیستمحیطی چکیده کاملتولید متن، یکی از زمینههای تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که بهوسیله آن، سیستم میتواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن میتوان به برچسبزدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارشهای هواشناسی و زیستمحیطی اشاره کرد. با ظهور شبکههای عصبی عمیق، پژوهشها در زمینه تولید متن به سمت استفاده از این شبکهها روانه شد؛ اما مهمترین چالش در حوزه تولید متن با استفاده از شبکههای عصبی عمیق، بحث گسستگی دادههاست که باعث عدم توانایی انتقال گرادیان شده است. اخیراً استفاده از رویکرد جدیدی در حوزه یادگیری عمیق با عنوان شبکههای مولد تخاصمی جهت تولید تصویر، صوت و متن مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این پژوهش، استفاده از این رویکرد جهت تولید جملات فارسی میباشد. در این مقاله از سه الگوریتم متفاوت شبکههای مولد تخاصمی برای تولید جملات فارسی، استفاده و این سه الگوریتم با هم مقایسه شدهاند و با در نظر گرفتن معیار ارزیابی BLEU و Self-BLEU، ارزیابی همهجانبهای هم از نظر کیفیت جملات و هم از نظر تنوع صورت گرفته است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
8 - 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 چکیده کاملسیستمهای 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
9 - 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 چکیده کاملپیشبینی 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
10 - 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 چکیده کاملهدف 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
11 - 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 چکیده کاملبا 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
12 - 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 چکیده کاملاستفاده 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
13 - 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 چکیده کاملتشخيص 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
14 - 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 چکیده کاملیکی 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
15 - 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 چکیده کاملاین 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
16 - 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 چکیده کاملدر 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
17 - 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 چکیده کاملتشخیص 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. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
18 - بهبود رتبهبندی با استفاده از BERT
شکوفه بستان علی محمد زارع بیدکی محمدرضا پژوهانرتبهبندی کارآمد اسناد در عصر اطلاعات امروز، نقش مهمی در سیستمهای بازیابی اطلاعات ایفا میکند. این مقاله یک رویکرد جدید برای رتبهبندی اسناد با استفاده از مدلهای درونسازی با تمرکز بر مدل زبانی BERT برای بهبود نتایج رتبهبندی ارائه میکند. رویکرد پیشنهادی از روشهای د چکیده کاملرتبهبندی کارآمد اسناد در عصر اطلاعات امروز، نقش مهمی در سیستمهای بازیابی اطلاعات ایفا میکند. این مقاله یک رویکرد جدید برای رتبهبندی اسناد با استفاده از مدلهای درونسازی با تمرکز بر مدل زبانی BERT برای بهبود نتایج رتبهبندی ارائه میکند. رویکرد پیشنهادی از روشهای درونسازی واژگان برای بهتصویرکشیدن نمایشهای معنایی پرسوجوهای کاربر و محتوای سند استفاده میکند. با تبدیل دادههای متنی به بردارهای معنایی، ارتباط و شباهت بین پرسوجوها و اسناد تحت روابط رتبهبندی پیشنهادی با هزینه کمتر مورد ارزیابی قرار میگیرد. روابط رتبهبندی پیشنهادی عوامل مختلفی را برای بهبود دقت در نظر میگیرند که این عوامل شامل بردارهای درونسازی واژگان، مکان واژگان کلیدی و تأثیر واژگان باارزش در رتبهبندی بر مبنای بردارهای معنایی است. آزمایشها و تحلیلهای مقایسهای برای ارزیابی اثربخشی روابط پیشنهادی اعمال گردیده است. نتایج تجربی، اثربخشی رویکرد پیشنهادی را با دستیابی به دقت بالاتر در مقایسه با روشهای رتبهبندی رایج نشان میدهند. این نتایج بیانگر آن مسئله است که استفاده از مدلهای درونسازی و ترکیب آن در روابط رتبهبندی پیشنهادی بهطور قابل توجهی دقت رتبهبندی را تا 87/0 در بهترین حالت بهبود میبخشد. این بررسی به بهبود رتبهبندی اسناد کمک میکند و پتانسیل مدل درونسازی BERT را در بهبود عملکرد رتبهبندی نشان میدهد. پرونده مقاله