مقدمه:

شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان یک روش پرکاربرد برای دسته بندی تصاویر در حال حاضر در بسیاری از برنامه ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند. این شبکه‌ها از چند لایه عصبی تشکیل شده اند که به طور خودکار و خودآموز، ویژگی‌های تصاویر را استخراج می‌کنند و این ویژگی‌ها را برای دسته بندی تصاویر استفاده می‌کنند.

معرفی شبکه‌های عصبی عمیق و مزایای آن‌ها در دسته بندی تصاویر:

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه عصبی تشکیل شده اند که هر لایه ویژگی‌های مختلف تصاویر را استخراج می‌کند. این ویژگی‌ها به صورت سلسله مراتبی استخراج می‌شوند و به لایه‌های بالاتر منتقل می‌شوند تا در نهایت تصمیم‌گیری در مورد دسته بندی تصاویر انجام شود. از مزایای استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای دسته بندی تصاویر می‌توان به دقت بالا، قابلیت یادگیری خودکار و امکان استفاده از تعداد زیادی داده برای آموزش اشاره کرد.

پیاده سازی شبکه‌های عصبی عمیق برای دسته بندی تصاویر با متلب:

برای پیاده سازی شبکه‌های عصبی عمیق برای دسته بندی تصاویر در محیط متلب، ابتدا باید یک مجموعه داده از تصاویر را آماده کنیم و سپس یک شبکه عصبی عمیق را طراحی و آموزش دهیم. در این مرحله، می‌توان از شبکه‌های از پیش آموزش داده شده مانند VGG، ResNet یا Inception استفاده کرد و یا یک شبکه عصبی خود را از ابتدا طراحی کرد. سپس با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند SGD یا Adam، شبکه را بر روی داده‌های آموزشی آموزش داده و سپس بر روی داده‌های آزمون ارزیابی کنیم.

کاربردهای استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای دسته بندی تصاویر با متلب: