https://virgool.io/feed/@m_22617006 طراح سایت | Wordpress | SEO| AI | PHP علاقمند به پردازش تصاویر پزشکی در حوزه هوش مصنوعی و بینایی ماشین + زیست شناسی سلولی مولکولی و ژنتیک fa 2026-04-15 04:46:40 https://files.virgool.io/upload/users/396805/avatar/ssbVYt.jpg?height=120&width=120 https://virgool.io/@m_22617006 https://virgool.io/@m_22617006/%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D8%B9%D9%85%DB%8C%D9%82-deep-learning-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-dote4fs2e1tv یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (Deep Neural Networks) برای استخراج الگوهای پیچیده از داده‌های حجیم استفاده می‌کند.تفاوت اصلی یادگیری عمیق با روش‌های کلاسیک یادگیری ماشین در این است که:استخراج ویژگی (Feature Extraction) به‌صورت خودکار انجام می‌شودنیاز به مهندسی ویژگی دستی به حداقل می‌رسدعملکرد در داده‌های غیرساخت‌یافته (تصویر، متن، صوت) بسیار بالاتر استساختار شبکه‌های عصبی عمیقیک مدل یادگیری عمیق معمولاً از اجزای زیر تشکیل می‌شود:1. لایه ورودی (Input Layer)داده خام مانند:پیکسل‌های تصویربردار کلمات (Word Embeddings)سیگنال صوتی2. لایه‌های پنهان (Hidden Layers)هسته اصلی یادگیری عمیق که:شامل ده‌ها تا هزاران نورون هستندالگوهای ساده تا پیچیده را به‌صورت سلسله‌مراتبی یاد می‌گیرند3. لایه خروجی (Output Layer)نتیجه نهایی مدل:طبقه‌بندی (Classification)پیش‌بینی عددی (Regression)تولید محتوا (Generative Models)توابع فعال‌سازی (Activation Functions)توابع فعال‌سازی نقش غیرخطی‌سازی مدل را دارند: Sanaz Hosseinzadeh Sanaz Hosseinzadeh Sat, 24 Jan 2026 21:11:52 +0330