کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیش‌خور با JavaScript: تحلیل توابع فعال‌ساز و روش‌های مقداردهی اولیه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیش‌خور با JavaScript: تحلیل توابع فعال‌ساز و روش‌های مقداردهی اولیه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 2. ساختار و معماری پرسپترون چندلایه در محیط جاوا اسکریپت
• 3. آشنایی با توابع ریاضی مورد نیاز در یادگیری ماشین
• 4. مدل‌سازی نورون مصنوعی با استفاده از کلاس‌ها در جاوا اسکریپت
• 5. مفهوم لایه‌های ورودی پنهان و خروجی در شبکه عصبی
• 6. پیاده‌سازی ساختار داده‌ای وزن‌ها و بایاس‌ها در آرایه‌های جاوا اسکریپت
• 7. نقش توابع فعال‌ساز در ایجاد غیرخطی‌بودن شبکه
• 8. تحلیل ریاضی تابع فعال‌ساز سیگموئید و پیاده‌سازی آن
• 9. بررسی تابع فعال‌ساز تانژانت هایپربولیک و کاربردهای آن
• 10. مزایای تابع فعال‌ساز ReLU در جلوگیری از محو شدگی گرادیان
• 11. معرفی توابع فعال‌ساز پیشرفته مانند Leaky ReLU و ELU
• 12. توابع فعال‌ساز برای لایه خروجی در مسائل طبقه‌بندی
• 13. پیاده‌سازی تابع Softmax برای توزیع احتمالات در خروجی
• 14. اهمیت مقداردهی اولیه وزن‌ها در همگرایی شبکه
• 15. چالش‌های مقداردهی اولیه تصادفی با توزیع یکنواخت
• 16. مفهوم و ضرورت مقداردهی اولیه خاویر یا گلروت
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم مقداردهی اولیه خاویر در جاوا اسکریپت
• 18. بررسی مقداردهی اولیه هه برای توابع فعال‌ساز ReLU
• 19. تأثیر مقداردهی اولیه بایاس‌ها بر پایداری آموزش
• 20. مکانیزم انتشار رو به جلو در شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 21. محاسبات ماتریسی و ضرب بردارها در پیاده‌سازی شبکه
• 22. مفهوم تابع هزینه و نقش آن در ارزیابی عملکرد شبکه
• 23. پیاده‌سازی تابع هزینه میانگین مربعات خطا در جاوا اسکریپت
• 24. اصول پایه انتشار رو به عقب و محاسبه مشتقات زنجیره‌ای
• 25. گرادیان نزولی به عنوان موتور یادگیری در شبکه عصبی
• 26. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان نزولی ساده در جاوا اسکریپت
• 27. مدیریت نرخ یادگیری و تأثیر آن بر دقت مدل
• 28. بهینه‌سازی پیاده‌سازی با استفاده از تایپ‌ارای‌های جاوا اسکریپت
• 29. نرمال‌سازی داده‌های ورودی برای بهبود فرآیند آموزش
• 30. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها در محیط مرورگر و Node.js
• 31. مقایسه عملکرد توابع فعال‌ساز مختلف در یک پروژه عملی
• 32. تحلیل خطاهای رایج در پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز
• 33. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در شبکه‌های عصبی جاوا اسکریپت
• 34. ارزیابی دقت مدل پس از آموزش در مجموعه‌های داده تست
• 35. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در آموزش شبکه عصبی
• 36. تکنیک‌های ساده برای جلوگیری از بیش‌برازش در پرسپترون
• 37. ذخیره‌سازی و بازیابی وزن‌های آموزش‌دیده در قالب JSON
• 38. ساخت یک رابط کاربری ساده برای نمایش خروجی شبکه
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک شبکه عصبی برای تشخیص الگوهای عددی
• 40. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت محاسبات در محیط وب