|
|
|
|
|
 |
جستجو در مقالات منتشر شده |
 |
|
2 نتیجه برای یادگیری عمیق
مهندس فرانک شمسافر، دکتر حسین ابراهیم نژاد،
دوره 5، شماره 1 - ( 11-1397 )
چکیده
تخمین حالت سه بعدی انسان یکی از مسائل پراهمیت و پرکاربرد در بینایی ماشین است. تخمین حالت انسان، از اسکلت دو بعدی و با استفاده از اطلاعات چندگانه آغاز و طی یک روند تکاملی، به تخمین اسکلت سه بعدی با بهره‌گیری از حداقل اطلاعات ورودی سوق یافته است. در این مقاله، مسئله‌ی تخمین حالت سه بعدی انسان با استفاده از اطلاعات یک تصویر رنگی بررسی شده است. روش پیشنهادی جزء آن دسته از روش‌هایی محسوب می‌شود که ابتدا حالت دو بعدی را استخراج و سپس، با ارتقاء حالت دو بعدی تخمینی به فضای سه بعدی، حالت سه بعدی پیش‌بینی می‌شود. به دلیل آن‌که در این نوع روش‌ها، منشاء بیشتر خطاها ناشی از تخمین نادرست حالت دو بعدی است، در این مقاله، با ارائه‌‌ی روشی برای تخمین دقیق‌تری از حالت دو بعدی، خطای کمتری برای حالت سه بعدی به دست آمده است. روش پیشنهادی برای تخمین حالت دو بعدی، از یادگیری عمیق و اطلاعات نقشه‌ی لبه بهره برده است. به عبارتی دیگر، در این مقاله از ویژگی لبه که یک ویژگی طراحی شده است، برای هدایت یادگیری شبکه‌ی عصبی عمیق و یادگیری ویژگی‌ها در راستای هدف تعیین شده، استفاده شده است. آزمایش‌های انجام شده نشان می‌دهد که روش پیشنهادی به خطای کمتری در تخمین حالت دو بعدی و متعاقباً، به خطای کمتری در پیش‌بینی حالت سه بعدی تصاویر پایگاه داده‌ی Human3.6M و HumanEva-I منجر شده است.
حامد ریاضتی سرشت، دکتر کریم محمدی،
دوره 10، شماره 1 - ( 1-1402 )
چکیده
مسئله کمبود نمونه های آموزش یکی از چالش های اصلی در به کارگیری شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق برای طبقه بندی اصوات محیطی است. یکی از رویکرد های مورد توجه برای مواجه با چالش مذکور، انتقال یادگیری است که در آن مدلی از پیش آموزش دیده به روی دادگانی با ابعاد بزرگ، به کابرد هدف با اعمال تنظیمات جزیی تطبیق داده می شود. در این پژوهش، ما نشان می دهیم که در هر لایه همه نورون/کرنل ها تأثیر یکسانی در تشخیص نمونه های کلاس های مختلف ندارند، بلکه به ازای هر کلاس زیرگروهی خاص نقش اصلی و حیاتی را در طبقه بندی بازی می کند. از این رو و با توجه به وجود شباهت های زیاد بین برخی ازکلاس های مبدأ و هدف، پیشنهاد می کنیم که تمرکز تنظیمات جزیی در هر لایه تنها معطوف به زیرگروهی از نورون/کرنل ها شود که به شدت نیازمند تغییرات هستند و مسئول اصلی خطا در طبقه بندی نمونه های ورودی هستند، و باقی دست نخورده رها شوند. برای شناسایی زیرگروه های مذکور، یک مسئله یادگیری تو در تو طرح می کنیم و یک رویکرد تکاملی مؤثر برای حل آن پیشنهاد می کنیم. ارزیابی روش پیشنهادی بیانگر بهبود مطلق به اندازه 1.9% و 2.3% در دقت طبقه بندی به ترتیب به روی دادگان های ESC-50 و DCASE-17 نسبت به روش مرسوم انتقال یادگیری است؛ بهبودی که بدون اضافه کردن داده جدید و تنها با بهره برداری مؤثرتر از دانش موجود در شبکه از پیش آموزش دیده بدست آمده است. همچنین، افزایش زمان آموزش به ازای روش تکاملی پیشنهادی کم و در حدود یک سوم زمان لازم برای آموزش شبکه از ابتدا برآورد شده است.
Deep convolutional neural network
Environmental sound classification
|
|
|
|
|
| نشریه سامانه‌های غیرخطی در مهندسی برق در خصوص اصول اخلاقی انتشار مقاله، از توصیه‌های «کمیته بین‌المللی اخلاق نشر» موسوم به COPE و «منشور و موازین اخلاق پژوهش» مصوب معاونت پژوهش و فناوری وزارت علوم، تحقیقات و فناوری تبعیت می‌کند. |
|
|
|
|
|
