استخراج عمیق

روش های مختلف یادگیری عمیق (راهنمای جامع)

یادگیری عمیق اغلب با شبکه‌های عصبی مصنوعی مرتبط است. در قسمت زیر سه دسته از یادگیری عمیق مورد بررسی قرار می‌گیرد. Generative; Discriminative; Hybrid deep learning …

مقاله استخراج واژگان کلیدی از متن با رویکرد یادگیری عمیق

چکیده مقاله استخراج واژگان کلیدی از متن با رویکرد یادگیری عمیق. با پیشرفت جوامع بشری و بوجود آمدن منابع عظیم اطلاعاتی، استفاده و بهرهبرداری از این منابع بعلت وجود حجم بالای اطلاعات روزبه روز ...

یادگیری عمیق چیست و چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری عمیق از مغز الهام می‌گیرد. چگونه حوزه‌‌هایی نظیر علوم رایانه و علوم اعصاب، در کنار یکدیگر کار می‌‌کنند؟ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

الگوریتم یادگیری عمیق -- 10 الگوریتم برتر یادگیری عمیق که باید بدانید

یادگیری عمیق چیست؟ یادگیری عمیق (Deep learning)، از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای انجام محاسبات پیچیده بر روی حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌کند.یادگیری عمیق، نوعی از یادگیری ماشین (machine learning) است که بر اساس ساختار و عملکرد مغز ...

مقاله حلال های یوتکتیک عمیق و کاربرد آن ها در آنالیز مواد غذایی: مطالعه

حلال های یوتکتیک عمیق را می توانبرای استخراج و جداسازی فلزات سنگین، آنتی بیوتیک ها، آفلاتوکسین ها، رنگ های مصنوعی، ترکیبات فنلی، فلاونوئیدها،قندها و آمین های معطر و پروتنین ها از نمونه های ...

روش های مختلف یادگیری عمیق (راهنمای جامع)

در این مقاله مفهوم و ماهیت یادگیری عمیق را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در ادامه مطلب با انواع محتلف روش‌هاییادگیری عمیق آشنا می‌شویم.Deep Learning کلاسی از تکنیک‌های یادگیری ماشین است که از لایه‌های زیادی از پردازش اطلاعات ...

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق ، یادگیری ژرف یا ژرف‌آموزی (به انگلیسی: Deep learning) (به بیانی دیگر: یادگیری ژرف ماشین ، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشین و بر مبنای مجموعه‌ای ...

شناسایی و تشخیص خودکار پلاک خودرو با استفاده از فناوری یادگیری عمیق

گام ۱ : تشخیص پلاک خودرو. به منظور شناسایی پلاک خودرو، ما از معماری تشخیص اشیا توسط الگوریتم فناوری یادگیری عمیق Yolo ( You Only Look Once ) بر اساس شبکه های عصبی کانولوشنی ( پیچشی ) استفاده خواهیم کرد ...

مدل‌های تولیدی عمیق

مدل‌های تولیدی عمیق ... به منظور استخراج ویژگی و کاهش بعد، پس از آموزش شبکه می‌توان بخش دیکدر را حذف کرده و خروجی میانی‌ترین لایه پنهان را به عنوان ویژگی‌های استخراج شده در نظر گرفت.

یادگیری تقویتی عمیق

یادگیری تقویت عمیق ( RL عمیق) (به انگلیسی: Deep reinforcement learning) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که یادگیری تقویت (RL) و یادگیری عمیق را ترکیب می‌کند. RL مشکل یادگیری یک عامل محاسباتی را در نظر می ...

استخراج ویژگی | یادگیری عمیق

استخراج ویژگی. یادگیری عمیق. یادگیری عمیق یا Deep learning چیست؟. بخش اول. سید حسین حسن پور متی کلایی مارس 11, 2016 167. بسم الله الرحمن الرحیم سلام به همگی, امروز میخوام درمورد یادگیری عمیق صحبت کنم و ...

آموزش استخراج عوارض ساختمانی از تصاویر هوایی و ماهواره‌ای با یادگیری

کاربرد این آموزش: کاربرد این محصول آموزشی در زمینه استخراج عوارض ساختمانی از تصاویر هوایی و ماهواره‌ای با استفاده از یادگیری عمیق است. این دوره، اطلاعات مفیدی در رابطه با مزیت استفاده از مدل ...

یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟

اما در یادگیری عمیق، خود شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج ویژگی‌های موردنیاز از داده‌ها هستند. این موضوع نشان می‌دهد که یک شبکه عصبی عمیق می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌ها ...

ناب لرنینگ | طبقه بندی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق(Deep Learning

به طبقه بندی تصاویر حجیم با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(Deep Learning) و نرم افزار متلب(matlab) پرداخته است. یکی از مهمترین الگوریتم های یادگیری عمیق، الگوریتم شبکه عصبی CNN نام دارد.

استخراج از بستر دریا

استخراج از بستر عمیق چیست؟ استخراج از بستر عمیق دریا (dsm) یک صنعت تجاری بالقوه است که به امید استخراج مواد معدنی ارزشمند تجاری مانند منگنز، مس، کبالت، روی و فلزات خاکی کمیاب، در تلاش برای ...

انواع استخراج نمک

استخراج عمیق محوری ( سنگ نمک ): سنگ نمک را مانند هر ماده‌ی معدنی دیگر از معدن استخراج می‌کنند. معدن‌ نمک در زیر لایه‌های قدیمی کف دریا وجود دارد و می‌توان آن را استخراج و پردازش کرد. جالب است ...

یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) شامل مفاهیم و الگوریتم‌های پیچیده‌ در حوزه‌ی هوش مصنوعی است. در این مطلب می‌خوانید تکنیک‌ها و نحوه‌ی عملکرد یادگیری عمیق چیست.

آموزش رایگان تشخیص تصویر با یادگیری عمیق | مکتب خونه

دوره آموزش رایگان تشخیص تصویر با یادگیری عمیق به آموزش طبقه بندی تصاویر، طراحی سیستم تشخیص تصویرو آموزش شبکه عصبی عمیق به صورت کاملا پروژه محور و پایتتون می‌پردازد.

تشخیص سرطان پروستات از طریق تصاویر MRI با استفاده از الگوریتم بهینه

استخراج ویژگی‌های شکل در ناحیه هدف ویژگی‌های مرتبط با شکل، دومین دسته ویژگی‌های به‌کاررفته در روش پیشنهادی برای توصیف نواحی هدف بوده و شامل 2 دسته ویژگی «مرکز ثقل» و «زاویه انحراف شکل» است.

یادگیری عمیق deep learning چیست؟ هرآنچه باید درباره این فناوری بدانید

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که در اصل یک شبکه عصبی با سه لایه یا بیشتر است. الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی تلاش می‌کنند تا با شبیه سازی ساختار مغز، به ماشین‌ها بیاموزند مانند انسان فکر کنند ...

یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

در واقع یادگیری عمیق (deep learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی و شاخه‌ای از هوش مصنوعی بوده که هدف آن آموزش دادن ماشین‌ها به وسیله داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی مستقیم است. دیپ لرنینگ نوعی شبکه ...

نقشه راه آبهای عمیق | شرکت نفت خزر

اهمیت جهانی منابع هیدروکربوری آبهای عمیق به اندازه ای است که وزارت نفت تصمیم به مدیریت تکنولوژیکی این مهم نمود. در همین راستا خبرگان این حوزه تصمیم به تدوین نقشه راه اکتساب (انتقال، بومی سازی، طراحی و تولید) فناوری های ...

یادگیری عمیق چیست؟ آشنایی با مفهوم Deep Learning | بلاگ آسا

از مزایای یادگیری عمیق می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: یادگیری ویژگی خودکار: به طور خودکار استخراج ویژگی را انجام می‌دهند؛ به این معنی که برای افزودن ویژگی‌های جدید نیازی به نظارت ندارند.

(PDF) بررسی شبکه های عصبی کانولوشن عمیق جهت تشخیص سرطان پستان در تصاویر

در این مقاله به بررسی سیستم های CAD مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق از نوع کانولوشن در جهت تشخیص سرطان پستان در ...

بینایی کامپیوتر در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

اما یادگیری عمیق چیست؟ ... باشد هر یک از لایه های آن ویژگی های منحصر بفرد پیکسل های تصویر را استخراج می کند به این صورت که لایه اول ویژگی های سطح پائین تری مانند لبه های افقی و عمودی را استخراج ...

یادگیری عمیق چیست؟ Deep Learning و Machine

اما در سیستم یادگیری عمیق، با یک گردش کار، ویژگی‌های مربوط به صورت خودکار از تصاویر استخراج می‌شود. علاوه بر این، در الگوریتم یادگیری عمیق، جایی که به یک شبکه داده‌های خام داده شود، وظیفه ...

یادگیری عمیق چیست؟ بخش اول | یادگیری عمیق

حسن یادگیری عمیق این هست که استخراج ویژگی به صورت اتوماتیک صورت می گیرد ولی ایرادی که می توان به یادگیری عمیق گرفت چی هست؟ البته به غیر از زمان train چون در مسائل آفلاین خیلی این مسئله حائز اهمیت ...

چگونه برای استخراج نیازمندی‌ها سوالات عمیق‌تری بپرسیم؟

کاوش در سطوح عمیق‌تر برای استخراج نیازمندی‌ها. علاوه بر بررسی مواردی که ذینفعان اعلام می‌کنند، ba باید به ذینفعان کمک کند تا در سطحی عمیق‌تر فکر کنند.

روش تهیه نمک خوراکی از آب دریا | گروه کارخانجات گل نمک

استخراج عمیق محوری. روش تهیه نمک خوراکی از آب دریا: افراد زیادی از دومین روش قدیمی تولید نمک استخراج عمیق محوری استفاده می کنند. این روش احتمالا رایج ترین روش جمع آوری نمک است.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) چیست؟

یادگیری‌عمیق یا دیپ‌لرنینگ، زیر شاخه‌ای از یادگیری‌ماشین، به رایانه‌ها می‌آموزد تا آنچه را که به طور طبیعی برای انسان اتفاق می‌افتد انجام دهند: یادگیری با مثال!. معماری‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی عمیق ...

یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق این استخراج ویژگی ها را حتی بهتر از یک متخصص توسط تعداد لایه های مختلفی که در ساختارش وجود دارد ،در جهت حل مسئله مورد نظر بر مبنای داده های آموزشی مربوط به مسئله انجام میدهد .

بزرگترین معادن ایران + عکس و جزییات

استخراج در این معدن به این گونه است که بعد از عملیات انفجار سنگ‌‌های معدن را بر اساس مشخصات و نوع به محل مناسب انتقال می‌‌دهند. ... به عنوان عمیق ترین معدن زیرزمینی زغال سنگ در کشور ایران ...

یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست و چطور کار می کند؟

یادگیری عمیق (deep learning) چیست؟. دیپ لِرنینگ یا یادگیری عمیق، یک روش در هوش مصنوعی (AI) است که به کامپیوترها یاد می دهد که داده ها را به شکلی پردازش کنند که الهام گرفته از مغز انسان باشد. مدل های ...

هر آنچه در مورد یادگیری عمیق باید بدانید

یادگیری عمیق چیزی فراتر از یادگیری ماشین دارد و آن شبکۀ عصبی مصنوعی است. شبکه های عصبی مصنوعی از طبقه بندی الگوریتم ها به وجود می آیند و می توانند کارهایی فراتر از یادگیری بر اساس تجربه را ...

دسته بندی صدا با یادگیری عمیق — راهنمای کاربردی – فرادرس

سپس، بررسی‌های عمیق‌تری برای استخراج برخی از خصوصیات فایل‌های صوتی، شامل تعداد کانال‌های صوتی، نرخ نمونه‌برداری و عمیق بیت با استفاده از کد زیر انجام می‌شود.