آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب

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 لایه‌های مختلف موجود که ارتباط آن‌‎ها با یال٬هایی است می‌توان مقادیر وزن‌ها یا یال‌ها را با الگوریتم های تکاملی تعیین کرد. یکی از مهم‌ترین الگوریتم های تکاملی، الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm می‌باشد 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، سیستم‌های محاسباتی هستند که توسط شبکه‌های عصبی زیستی الهام گرفته شده‌اند که مغز حیوانات را تشکیل می‌دهند. منظور از یادگیری در شبکه‌های عصبی، تنظیم وزن‌ها و بایاس‌های شبکه می‌باشد. بر این اساس الگوریتم‌های متفاوتی بیان شده، که معمول‌ترین آن‌ها یادگیری هب، دلتا، یادگیری رقابتی و … می‌باشد.

آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب

همانطور که قبلاً هم اشاره شد برای تعیین وزن یال‌ها و بایاس‌ها در شبکه های عصبی می‌توان از الگوریتم های فرا ابتکاری استفاده کرد. از این رو در این سورس کد تعیین وزن بایاس‌ها و یال‌ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک 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 این سورس کد

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 می‌شود.

در این دیتاست ویژگی‌ها 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.

تصاویر خروجی

درباره آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک

سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب عنوان اثری است که در این پست به آن پرداخته شده است. این سورس کد در نرم افزار متلب نوشته شده و برای تعیین مقادیر وزنی یال‌ها و بایاس‌ها شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک می‌باشد. این اثر بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و اجرا شده است و دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می‌باشد. برای دانلود اثر آن را خریداری کنید.