Deep learning

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 خرد

پیش‌بینی 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 کامل

پیش‌بینی 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 - Information Bottleneck and its Applications in Deep Learning
Hassan Hafez Kolahi Shohreh Kasaei

10.7508/jist.2018.03.001

Information 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 چکیده کامل

Information 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

3 - DeepSumm: A Novel Deep Learning-Based Multi-Lingual Multi-Documents Summarization System
Shima Mehrabi Seyed Abolghassem Mirroshandel Hamidreza Ahmadifar

10.7508/jist.2019.03.005

With 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 چکیده کامل

With 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

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 Monga

10.52547/jist.9.34.89

The 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 چکیده کامل

The 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%. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

5 - Rough Sets Theory with Deep Learning for Tracking in Natural Interaction with Deaf
Mohammad Ebrahimi Hossein Ebrahimpour-Komeleh

10.52547/jist.16060.10.39.211

Sign 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 چکیده کامل

Sign 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

6 - Deep Learning Approach for Cardiac MRI Images
Afshin Sandooghdar Farzin Yaghmaee

10.52547/jist.16121.10.37.61

Deep Learning (DL) is the most widely used image-analysis process, especially in medical image processing. Though DL has entered image processing to solve Machine Learning (ML) problems, identifying the most suitable model based on evaluation of the epochs is still an o چکیده کامل

Deep Learning (DL) is the most widely used image-analysis process, especially in medical image processing. Though DL has entered image processing to solve Machine Learning (ML) problems, identifying the most suitable model based on evaluation of the epochs is still an open question for scholars in the field. There are so many types of function approximators like Decision Tree, Gaussian Processes and Deep Learning, used in multi-layered Neural Networks (NNs), which should be evaluated to determine their effectiveness. Therefore, this study aimed to assess an approach based on DL techniques for modern medical imaging methods according to Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentation. To do so, an experiment with a random sampling approach was conducted. One hundred patient cases were used in this study for training, validation, and testing. The method used in this study was based on full automatic processing of segmentation and disease classification based on MRI images. U-Net structure was used for the segmentation process, with the use of cardiac Right Ventricular Cavity (RVC), Left Ventricular Cavity (LVC), Left Ventricular Myocardium (LVM), and information extracted from the segmentation step. With train and using random forest classifier, and Multilayer Perceptron (MLP), the task of predicting the pathologic target class was conducted. Segmentation extracted information was in the form of comprehensive features handcrafted to reflect demonstrative clinical strategies. Our study suggests 92% test accuracy for cardiac MRI image segmentation and classification. As for the MLP ensemble, and for the random forest, test accuracy was equal to 91% and 90%, respectively. This study has implications for scholars in the field of medical image processing. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

7 - 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

8 - Deep Transformer-based Representation for Text Chunking
Parsa Kavehzadeh Mohammad Mahdi Abdollah Pour Saeedeh Momtazi

10.61186/jist.19894.11.43.176

Text 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 چکیده کامل

Text 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

9 - یک معماری دومسیره کارآمد مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای بازشناسی دروازه در ویدئوی بازی فوتبال
امیرحسین زنگنه مهدی جم پور کامران لایقی

در 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 کامل

در 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

10 - Deep Learning-based Educational User Profile and User Rating Recommendation System for E-Learning
Pradnya Vaibhav Kulkarni Sunil Rai Rajneeshkaur Sachdeo Rohini Kale

10.61186/jist.27448.11.43.185

In 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 چکیده کامل

In 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

11 - ارائه یک روش ترتیبی پویا بر اساس یادگیری عمیق به منظور بهبود کارایی سیستم‌های تطبیق بیومتریکی مبتنی بر کارت هوشمند
محمد صبری محمد شهرام معین فربد رزازی

امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. چکیده کامل

امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. روش پیشنهادی دارای این مزیت است که معیارهای ویژگی به صورت ضمنی و اتوماتیک توسط یک شبکه عمیق با معماری انتها به انتها استخراج می‌گردند. یک سیستم تصدیق هویت چند بیومتریکی شامل دو انگشت و چهره مبتنی بر روش پیشنهادی نیز پیاده‌سازی گردیده است. بر طبق نتایج، در مجموع تصدیق هویت برای 42/91% موارد بر اساس اثر انگشت انجام شده و فقط برای 58/8% موارد نیاز به استفاده از مشخصه چهره بوده است. این در حالی است که روش پیشنهادی نسبت به انگشت اول و دوم به ترتیب 35 و 30% دقت بالاتری نیز داشته است. دستاوردهای این پژوهش می‌تواند نقش مهمی در مقبولیت و موفقیت پروژه‌های عملیاتی و میزان اثربخشی آنها در فرایند تصدیق هویت داشته باشد زیرا از یک طرف دارای دقت بیشتری بوده و از طرف دیگر منجر به کاهش هزینه یعنی زمان مورد نیاز برای فرایند اخذ و تطبیق گردیده که باعث می‌شود هم‌زمان رضایتمندی خدمت‎گیرنده و امنیت خدمت‎دهنده فراهم آید. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

12 - پیش‌بینی مکانی- زمانی تغییرات پوشش گیاهی بر مبنای داده‌های سنجش از دور با استفاده از یادگیری عمیق
الهام زنگنه هدی مشایخی سعید قره چلو

درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربرد‌های مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان چکیده کامل

درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربرد‌های مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان جای بهبود دارد. گرچه تحلیل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی معدودی از شاخص‌‌ها مورد استفاده قرار گرفته است، اما روشی که این شاخص‌ها را از داده‌های سنجش از دور استخراج کرده و مدل‌سازی توالی آنها را با یادگیری عمیق انجام دهد، به ندرت مشاهده می‌شود. در این مقاله، روشی برای پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های گیاهی مبتنی بر یادگیری عمیق ارائه می‌شود. داده‌های پژوهش شامل تصاویر ماهواره‌ای لندست از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸، مربوط به چهار فصل سال در نواحی شمال و شرق شهرستان شاهرود در استان سمنان می‌باشند. گستره زمانی تصاویر استخراج‌شده، امکان پیش‌بینی تغییرات پوشش گیاهی را ممکن می‌سازند. شاخص‌های پوشش گیاهی استخراج‌شده از مجموعه داده، شامل NDVI، RVI و SAVI هستند. پس از انجام اصلاحات اتمسفری روی تصاویر، شاخص‌های مورد نظر استخراج شده و سپس داده‌ها به سری زمانی تبدیل می‌شوند. نهایتاً مدل‌سازی توالی این داده‌ها توسط شبکه حافظه کوتاه- بلندمدت انجام می‌شود. نتایج حاصل از آزمایش‌ها نشان می‌دهند که شبکه عصبی قادر به پیش‌بینی مقادیر آینده با دقت بالا است. میزان خطای شبکه بدون وجود داده‌های اضافی برای شاخص NDVI برابر 03/0، شاخص SAVI برابر با 02/0 و شاخص RVI برابر با 06/0 گزارش می‌شود. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

13 - شناسایی فعالیت‌های انسانی مبتنی بر سنسورهای متحرک در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری عمیق
عباس میرزایی فاطمه فرجی

کنترل 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 کامل

کنترل 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

14 - 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

دسترسی آزاد مقاله

15 - بازشناسی کارای کنش‌های انسانی با محدود کردن فضای جستجو در روش‌های یادگیری عمیق
مریم کوهزادی هیکویی نصرالله مقدم چرکری

کارایی 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 کامل

کارایی 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

16 - تشخیص دستگاه‌ قطعه ‏های موسیقی سنتی ایرانی بر‌ مبنای استخراج توالی نت‌ها و استفاده از شبکه‌های LSTM
سینا غضنفری پور مرتضی خادمی عباس ابراهیمی مقدم

دسته‌بندی 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 کامل

دسته‌بندی 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

17 - تولید جملات فارسی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
نوشین ریاحی سحر جندقی

تولید 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 کامل

تولید 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

18 - ارائه سیستم توصیه‌گر مبتنی بر جلسه شخصی‌سازی شده با استفاده از شبکه‌های خودتوجه
اعظم رمضانی علي‌محمد زارع بيدكي

سیستم‌های 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 کامل

سیستم‌های 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

19 - An Autoencoder based Emotional Stress State Detection Approach by using Electroencephalography Signals
Jia Uddin

10.52547/jist.32267.11.41.24

Identifying 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 چکیده کامل

Identifying 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%. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

20 - 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 Hooshmand

10.61186/jist.36294.12.46.127

Activity 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 چکیده کامل

Activity 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

21 - پیش‌بینی جهت حرکت قیمت سهام با استفاده از شبکه توجه گراف جهت‌دار
علیرضا جعفری سامان هراتی زاده

پیش‌بینی 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 کامل

پیش‌بینی 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

22 - تعبیه‌سازی شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر کاربست روش‌های تشخیص جوامع و استخراج ویژگی‌های معنایی نهفته
محدثه طاهرپرور فاطمه احمدی آبکناری پیمان بیات

هدف 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 کامل

هدف 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

23 - Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation and Classification: A Review
Jenifer S Carmel Mary Belinda M J

10.61186/jist.37936.11.44.347

Medical 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 چکیده کامل

Medical 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

24 - کاربست انواع جانمایی کلمات پیش‌آموزش‌داده‌شده در مدل‌های یادگیری عمیق برای تولید عنوان از متون فارسی
محمد ابراهیم شناسا بهروز مینایی بیدگلی

با پیدایش روش‌های یادگیری عمیق، مدل‌های دنباله به دنباله با هدف ترجمه ماشینی یک جمله مبدأ به یک جمله مقصد ارائه شدند و از همین ایده برای ترجمه یا تبدیل یک متن به شکل خلاصه‌شده آن استفاده گردیده است. خلاصه‌هایی که به این روش تولید می‌شوند از نظر ساختاری خواناتر بوده و مع چکیده کامل

با پیدایش روش‌های یادگیری عمیق، مدل‌های دنباله به دنباله با هدف ترجمه ماشینی یک جمله مبدأ به یک جمله مقصد ارائه شدند و از همین ایده برای ترجمه یا تبدیل یک متن به شکل خلاصه‌شده آن استفاده گردیده است. خلاصه‌هایی که به این روش تولید می‌شوند از نظر ساختاری خواناتر بوده و معمولاً معنای کاملی را به خواننده منتقل می‌کنند. در چنین ساختارهایی برای بازنمایی معنایی واژه‌ها از بردارهای جانمایی کلمات استفاده می‌شود که در آن، وزن هر کلمه با توجه به کلمات مجاور آن از یک پیکره بزرگ آموزش داده می‌شود. در حالت کلی وزن این بردارها با انتخاب یک پنجره مجاورت برای هر کلمه به‌دست می‌آید؛ اما در مدل‌های زبانی بافتاری مانند برت برای محاسبه وزن این کلمات از مبدل‌های چندلایه استفاده می‌شود که به تمامی کلمات موجود در متن توجه می‌کنند. تاکنون مقالات متعددی نشان داده‌اند که مدل‌های زبانی بافتاری به‌دلیل قابلیت ریزتنظیم وزن‌ها برای انجام یک وظیفه پردازش زبان طبیعی خاص، موفق‌تر از سایر روش‌های جانمایی کلمات عمل می‌کنند؛ اما بررسی عملکرد وزن اولیه این مدل‌ها برای کاربست در تولید عنوان در زبان فارسی مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله به بررسی رفتار جانمایی کلمات به‌صورت پیش‌آموزش‌داده‌شده و بدون ریزتنظیم آنها در تولید عنوان از متون فارسی می‌پردازیم. برای یادگیری مدل از «علم‌نت» که یک پیکره فارسی شامل حدود 350 هزار جفت چکیده و عنوان مقالات علمی می‌باشد، استفاده شده است. نتایج نشان می‌دهند استفاده از مدل برت حتی بدون ریزتنظیم وزن‌های آن در بهبود کیفیت عناوین فارسی تولیدشده تأثیرگذار بوده و معیار 1-ROUGE را در فارسی به 42% می‌رساند که بهتر از سایر مدل‌های جانمایی است. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

25 - مدلی جدید برپایه معماری کدگذار-کدگشا و سازوکار توجه برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای خودکار متون
حسن علی اکبرپور محمدتقی منظوری‌شلمانی امیرمسعود رحمانی

با گسترش وب و در دسترس قرار گرفتن حجم زیادی از اطلاعات در قالب اسناد متنی‌، توسعه سیستم‌های خودکار خلاصه‌سازی متون به‌عنوان یکی از موضوعات مهم در پردازش زبان‌های طبیعی در مرکز توجه محققان قرار گرفته است. البته با معرفی روش‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش متن، خلاصه‌ساز چکیده کامل

با گسترش وب و در دسترس قرار گرفتن حجم زیادی از اطلاعات در قالب اسناد متنی‌، توسعه سیستم‌های خودکار خلاصه‌سازی متون به‌عنوان یکی از موضوعات مهم در پردازش زبان‌های طبیعی در مرکز توجه محققان قرار گرفته است. البته با معرفی روش‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش متن، خلاصه‌سازی متون نیز وارد فاز جدیدی از توسعه شده و در سال‌های اخیر نیز استخراج خلاصه‌ چکیده‌ای از متن با پیشرفت قابل‌توجهی مواجه شده است. اما می‌توان ادعا کرد که تاکنون از همه ظرفیت شبکه‌های عمیق برای این هدف استفاده نشده است و نیاز به پیشرفت در این حوزه توأمان با در نظر گرفتن ویژگی‌های شناختی همچنان احساس می‌شود. در این راستا، در این مقاله یک مدل دنباله‌ای مجهز به سازوکار توجه کمکی برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای متون معرفی شده است که نه‌تنها از ترکیب ویژگی‌های زبانی و بردارهای تعبیه به‌عنوان ورودی مدل یادگیری بهره می‌برد بلکه برخلاف مطالعات پیشین که همواره از سازوکار توجه در بخش کد‌گذار استفاده می‌کردند، از سازوکار توجه کمکی در بخش کدگذار استفاده می‌کند. به کمک سازوکار توجه کمکی معرفی‌شده که از سازوکار ذهن انسان هنگام تولید خلاصه الهام می‌گیرد، بجای اینکه کل متن ورودی کدگذاری شود، تنها قسمت‌های مهم‌تر متن کدگذاری شده و در اختیار کدگشا برای تولید خلاصه قرار می‌گیرند. مدل پیشنهادی همچنین از یک سوئیچ به همراه یک حد آستانه در کدگشا برای غلبه بر مشکل با کلمات نادر بهره می‌برد. مدل پیشنهادی این مقاله روی دو مجموعه داده CNN/Daily Mail و DUC-2004 مورد آزمایش قرار گرفت. بر اساس نتایج حاصل از آزمایش‌ها و معیار ارزیابی ROUGE، مدل پیشنهادی از دقت بالاتری نسبت به سایر روش‌های موجود برای تولید خلاصه چکیده‌ای روی هر دو مجموعه داده برخوردار است. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

26 - استفاده از تحلیل احساسات و ترکیب روش¬های یادگیری ماشین برای تشخیص هرزنامه در توییتر
مهدی سالخورده حقیقی امین الله کرمانی

محبوبیت 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 چکیده کامل

محبوبیت 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

27 - شبکه سریع و کم‌وزن برای شناسایی خطوط جاده با استفاده از معماری موبایل‌نت و توابع هزینه متفاوت
پژمان گودرزی میلاد حیدری مهدی حسین پور

با 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 کامل

با 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

28 - A Recommender System for Scientific Resources Based on Recurrent Neural Networks
Hadis Ahmadian Seyed Javad Mahdavi Chabok Maryam Kheirabadi

10.61186/jist.39439.11.44.282

Over the last few years, online training courses have had a significant increase in the number of participants. However, most web-based educational systems have drawbacks compared to traditional classrooms. On the one hand, the structure and nature of the courses direct چکیده کامل

Over the last few years, online training courses have had a significant increase in the number of participants. However, most web-based educational systems have drawbacks compared to traditional classrooms. On the one hand, the structure and nature of the courses directly affect the number of active participants; on the other hand, it becomes difficult for teachers to guide students in choosing the appropriate learning resource due to the abundance of online learning resources. Students also find it challenging to decide which educational resources to choose according to their condition. The resource recommender system can be used as a Guide tool for educational resource recommendations to students so that these suggestions are tailored to the preferences and needs of each student. In this paper, it was presented a resource recommender system with the help of Bi-LSTM networks. Utilizing this type of structure involves both long-term and short-term interests of the user and, due to the gradual learning property of the system, supports the learners' behavioral changes. It has more appropriate recommendations with a mean accuracy of 0.95 and a loss of 0.19 compared to a similar article. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

29 - درون سازی معنایی واژه ها با استفاده از BERT روی وب فارسی
شکوفه بستان علی محمد زارع بیدکی محمد رضا پژوهان

استفاده 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 کامل

استفاده 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

30 - مقایسه شبکه ‏های عمیق Faster RCNN و RetinaNet جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد
یاسر جمشیدی راضیه سادات اخوت

تشخيص 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 کامل

تشخيص 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

31 - 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 نوری

یکی 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 کامل

یکی 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

32 - تشخيص موضع به زبان فارسی مبتنی بر طبقه بندهای چندگانه
مژگان فرهودی عباس طلوعی اشلقی

<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 چکیده کامل

<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&zwnj;<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&zwnj;<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 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;">&zwnj;<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 طبقه&zwnj;بند&zwnj;<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&zwnj;<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&zwnj;<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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

33 - تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنال‌های EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاه‌مدت ماندگار دوجهته و مکانیسم توجه
سیدعابد حسینی محبوبه هوشمند

این 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 کامل

این 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

34 - شناسایی ژن‌های عامل سرطان در شبکه ژنی با استفاده از معماری شبکه عصبی پیش‌خور
مصطفی اخوان صفار عباسعلی رضایی

شناسایی 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 چکیده کامل

شناسایی 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. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

35 - Ensemble learning of daboosting based on deep weighting for classification of hand-written numbers in Persian
amir asil hamed Alipour Shahram mojtahedzadeh hasan Asil

10.61186/jist.41053.12.46.162

Today, the hand-written data volume is huge, which prohibits these data from being manually converted into electronic files. During the past years, different types of solutions were developed to convert machine learning-based handwritten data. Each method classifies or چکیده کامل

Today, the hand-written data volume is huge, which prohibits these data from being manually converted into electronic files. During the past years, different types of solutions were developed to convert machine learning-based handwritten data. Each method classifies or clusters the data according to the data type and application. In the present paper, a new approach is presented based on compound methods and deep learning for the classification of Persian handwritten data, where a deeper investigation is made of the data in basic learning by combining the Ada boosting and convolution. The present study aims at providing a new technique for classification of the images of handwritten Persian numbers. The structure of this technique is founded on Ada Boosting, which in turn, is based on weak learning. This technique improves learning by iteration of the weak learning processes and updating weights. In the meantime, the proposed method tried to employ stronger learners and present a stronger algorithm by combining these strong learners. The method was assessed on the standard Hoda dataset containing 60000 training data. The results show that the proposed method has a lower error rate than the previous methods by more than 1%. In the future, by developing basic learner, new mechanisms can be provided to improve the results by new types of learning. – Today, the hand-written data volume is huge, which prohibits these data from being manually converted into electronic files. During the past years, different types of solutions were developed to convert machine learning-based handwritten data. Each method classifies or clusters the data according to the data type and application. In the present paper, a new approach is presented based on compound methods and deep learning for the classification of Persian handwritten data, where a deeper investigation is made of the data in basic learning by combining the Ada boosting and convolution. The method was assessed on the standard Hoda dataset containing 60000 training data. The results showed that the error rate of the method has decreased by more than 1% compared to the previous methods. پرونده مقاله

دسترسی آزاد مقاله

36 - مدل جدید پیش بینی چند گامی تقاضا با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های داده‌افزایی سری زمانی
حسین عباسی مهر رضا پاکی

در 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 کامل

در 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

37 - ساخت مجموعه داده تصاویر برای تشخیص و بازشناسی متن در تصاویر
فاطمه علی مرادی فرزانه رحمانی لیلا ربیعی محمد خوانساری مجتبی مازوچی

تشخیص 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 کامل

تشخیص 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

فهرست مقالات Deep learning

رایمگ

پیوندهای سایت

مراکز مرتبط

پشتیبانی

صفحات رسمی