آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب

در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب قرار داده شده است. شبکه‌های عصبی Artificial neural network از تعداد زیادی عنصر پردازشی فوق‌العاده به‌هم‌پیوسته به نام نرون تشکیل‌شده که برای حل یک مسئله با یکدیگر به‌صورت هماهنگ عمل می‌کند. شبکه عصبی یک الگوریتم نیست بلکه یک چارچوب برای بسیاری از الگوریتم های مختلف از جمله یادگیری ماشین برای همکاری و پردازش اطلاعات پیچیده است.

برای افزایش دقت یادگیری در شبکه های عصبی می توان این شبکه را با الگوریتم های فرا ابتکاری یا تکاملی ترکیب کرد یعنی برای وزن دهی لایه های مختلف موجود که ارتباط آن ها با یال هایی است می توان مقادیر وزن ها ها یا یال ها را با الگوریتم های فرا ابتکاری تعیین کرد. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم وال یا WOA می باشد. که در این بخش سورس کد آماده آن در متلب برای یک دیتاست ساده (دیتاست سرطان سینه) نوشته شده است.

شبکه عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی ANN از تعداد زیادی عنصر پردازشی فوق‌العاده به‌هم‌پیوسته به نام نرون تشکیل‌شده که برای حل یک مسئله با یکدیگر به‌صورت هماهنگ عمل می‌کند. دسته‌بندی شبکه‌های عصبی شبکه‌ای از لایه‌هاست، معمولاً لایه‌ای که اطلاعات ورودی به آن‌ها داده می‌شود تحت عنوان لایه‌ی ورودی و لایه‌ای که داده‌های خروجی از آن دریافت می‌شود تحت عنوان لایه‌ی خروجی نامیده می‌شود و به لایه‌های دیگر بین این دولایه (در صورت وجود) لایه‌های پنهان گفته می‌شود.

جهت حرکت‌ها سیگنال‌ها همواره از سمت لایه‌ی ورودی به‌سوی لایه‌ی خروجی است برای دسته‌بندی یک نمونه تستی، وزن کلمه‌ها برای واحدهای ورودی تعیین می‌شود و فعال کردن این واحدها از طریق لایه‌های مختلف روبه‌جلو در شبکه انجام می‌شود و مقدار واحد خروجی به‌عنوان یک نتیجه در تصمیم‌گیری دسته‌ها تعیین می‌شود.

شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه‌های عصبی زیستی الهام گرفته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. منظور از يادگيري در شبکه‌های عصبی، تنظيم وزن ها و باياس هاي شبكه مي باشد. بر اين اساس الگوريتم هاي متفاوتي بيان شده، كه معمول ترين آنها یادگيري هب، دلتا، يادگيري رقابتي و … می باشد.

الگوریتم WOA

الگوریتم بهینه سازی وال ها یا نهنگ WOA توسط سید علی میرجلیلی (Seyedali Mirjalili) در سال ۲۰۱۶ در مقاله The Whale Optimization Algorithm در ژورنال Advances in Engineering Software پایگاه علمی Elsevier ارائه شده است. یکی از بزرگترین پستانداران دنیا وال یا نهنگ است از بین 7 نهنگ دنیا معروف ترین آنها، نهنگ گوژپشت یا نهنگ کوهان دار است.

یک وال گوژپشت بالغ تقریباً به اندازه یک اتوبوس مدرسه است. شکار مورد علاقه وال ها، کریل و گروه های ماهی کوچک است. جالب ترین نکته در مورد وال های گوژپشت روش خاص شکار آنها می باشد. این رفتار کاوش گرانه به نام روش تغذیه حباب تور (Bubble-net) شناخته می شود.

وال های گوژپشت ترجیح می دهند تا دسته ای از کریل ها و یا ماهی های کوچک را در نزدیک سطح آب شکار کنند. این نکته مشاهده شده است که این کاوش و شکار، با ایجاد حباب های شاخصی در امتداد یک دایره یا مسیر هایی به انجام می رسد. الگوریتم WOA یکی از الگوریتم های بهینه سازی الهام گرفته شده از طبیعت و مبتنی بر جمعیت است که در زمینه های مختلف می توان از آن استفاده کرد.

آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب

همانطور که قبلاً هم اشاره شد برای تعیین وزن یال ها و بایاس ها در شبکه های عصبی می توان از الگوریتم های فرا ابتکاری استفاده کرد. از این رو در این سورس کد تعیین وزن بایاس ها و یال ها با استفاده از الگوریتم وال انجام پذیرفته است. برای تعیین میزان عملکرد برنامه ذکر شده از دیتاست سرطان سینه استفاده شده است که در ادامه این دیتاست تشریح شده است.

دیتاست مورد استفاده در سورس کد شبکه عصبی با الگوریتم وال

به عنوان یک نمونه دیتاست مورداستفاده مجموعه داده بیماران سرطان سینه موجود در مخزن داده‌ی یادگیری ماشین دانشگاه ارواین، ایالت کالیفرنیا آمریکا (University of California at Irvine) است مثال زده می شود.

در این دیتاست ویژگی ها شامل ریسک فاکتورهای ضخامت انبوه، یکنواختی اندازه سلول، یکنواختی شکل سلول، چسبندگی لبه‌ها، حجم سلول بافت اپیتلیال، هسته‌های عریان، کروماتین بلاند، هسته عادی و تقسیم هسته سلول به دو قسمت می‌باشد که در ایالت ویسکانسین ایالات‌متحده جمع‌آوری‌شده است. جدول زیر نشان‌دهنده این مجموعه از داده است.

قسمت هایی از سورس کد شبکه عصبی با الگوریتم وال در متلب

%% Start of Program
clc
clear
close all
warning off;
N=40;
max_it=100;
Vmax=0.5;
Vmin=-0.5;

%% Input Output Data
load IOdata
Data = IOdata;
X = Data(:,1:end-1);
Y = Data(:,end);
XN = X;
YN = Y;

%% Normalization

MinX = min(X); MaxX = max(max(abs(X)));
MinY = min(Y); MaxY = max(max(Y));
XN=XN/MaxX;
YN=floor(YN/MaxY);

%% Test and Train Data
NumOfInputs = size(X,2);
NumOfOutputs = size(Y,2);
NumOfData = size(X,1);
NumOfHiddens=2*NumOfInputs+1;

TrPercent = 70;
DataNum = size(X,1);
TrNum = round(TrPercent * DataNum/100);
R = randperm(DataNum);
TrInx = R(1:TrNum);
TsInx = R(TrNum+1:end);

Xtr = XN(TrInx,:);
Ytr = YN(TrInx,:);

Xts = XN(TsInx,:);
Yts = YN(TsInx,:);

%% Network Training

[NetworkP ,BestCostP, BestChartP] = TrainUsingWOA_Fcn(Xtr,Ytr,N,max_it,NumOfInputs,NumOfHiddens ,NumOfOutputs, Vmax, Vmin);

%% sim and mse

YtrNetP = sim(NetworkP,Xtr’)’;
YtsNetP = sim(NetworkP,Xts’)’;

MSEtrP = mse(Ytr-YtrNetP)
MSEtsP = mse(Yts-YtsNetP)

تصاویر خروجی حاصل از اجرای شبکه عصبی با الگوریتم وال

ویدئوی معرفی

درباره آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال

سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم وال WOA در متلب عنوان محصولی است که در این پست به آن پرداخته شده است. محصول در نرم افزار متلب نوشته شده و برای تعیین مقادیر وزنی یال ها و بایاس ها شبکه عصبی با الگوریتم WOA می باشد. این سورس کد بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و اجرا شده است. محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.

سورس کدهای مرتبط با آموزش شبکه عصبی با الگوریتم های فرا ابتکاری

آموزش های مرتبط با شبکه های عصبی مصنوعی

مباحث پیشنهادی درحوزه الگوریتم وال WOA