امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. چکیده کامل
امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. روش پیشنهادی دارای این مزیت است که معیارهای ویژگی به صورت ضمنی و اتوماتیک توسط یک شبکه عمیق با معماری انتها به انتها استخراج می‌گردند. یک سیستم تصدیق هویت چند بیومتریکی شامل دو انگشت و چهره مبتنی بر روش پیشنهادی نیز پیاده‌سازی گردیده است. بر طبق نتایج، در مجموع تصدیق هویت برای 42/91% موارد بر اساس اثر انگشت انجام شده و فقط برای 58/8% موارد نیاز به استفاده از مشخصه چهره بوده است. این در حالی است که روش پیشنهادی نسبت به انگشت اول و دوم به ترتیب 35 و 30% دقت بالاتری نیز داشته است. دستاوردهای این پژوهش می‌تواند نقش مهمی در مقبولیت و موفقیت پروژه‌های عملیاتی و میزان اثربخشی آنها در فرایند تصدیق هویت داشته باشد زیرا از یک طرف دارای دقت بیشتری بوده و از طرف دیگر منجر به کاهش هزینه یعنی زمان مورد نیاز برای فرایند اخذ و تطبیق گردیده که باعث می‌شود هم‌زمان رضایتمندی خدمتگیرنده و امنیت خدمتدهنده فراهم آید.
پرونده مقاله
درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربردهای مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان چکیده کامل
درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربردهای مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان جای بهبود دارد. گرچه تحلیل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی معدودی از شاخصها مورد استفاده قرار گرفته است، اما روشی که این شاخصها را از داده‌های سنجش از دور استخراج کرده و مدل‌سازی توالی آنها را با یادگیری عمیق انجام دهد، به ندرت مشاهده می‌شود. در این مقاله، روشی برای پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های گیاهی مبتنی بر یادگیری عمیق ارائه می‌شود. داده‌های پژوهش شامل تصاویر ماهواره‌ای لندست از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸، مربوط به چهار فصل سال در نواحی شمال و شرق شهرستان شاهرود در استان سمنان می‌باشند. گستره زمانی تصاویر استخراج‌شده، امکان پیش‌بینی تغییرات پوشش گیاهی را ممکن می‌سازند. شاخص‌های پوشش گیاهی استخراج‌شده از مجموعه داده، شامل NDVI، RVI و SAVI هستند. پس از انجام اصلاحات اتمسفری روی تصاویر، شاخص‌های مورد نظر استخراج شده و سپس داده‌ها به سری زمانی تبدیل می‌شوند. نهایتاً مدل‌سازی توالی این داده‌ها توسط شبکه حافظه کوتاه- بلندمدت انجام می‌شود. نتایج حاصل از آزمایش‌ها نشان می‌دهند که شبکه عصبی قادر به پیش‌بینی مقادیر آینده با دقت بالا است. میزان خطای شبکه بدون وجود داده‌های اضافی برای شاخص NDVI برابر 03/0، شاخص SAVI برابر با 02/0 و شاخص RVI برابر با 06/0 گزارش می‌شود.
پرونده مقاله
کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غی چکیده کامل
کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غیر ممکن به نظر می‌رسد. اینترنت اشیا فراتر از برقراری یک ارتباط ساده بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها می‌باشد. اطلاعات سنسورها و سیستم‌های اینترنت اشیا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به کارایی سیستم داشته باشند. در این پژوهش روشی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی عمیق سی‌لایه‌ای برای تشخیص فعالیت‌های انسانی روی مجموعه داده تشخیص فعالیت دانشگاه فوردهام ارائه شده است. این مجموعه داده دارای بیش از یک میلیون سطر در شش کلاس برای تشخیص فعالیت در اینترنت اشیا است. بر اساس نتایج
به دست آمده، مدل پیشنهادی ما در راستای تشخیص فعالیت‌های انسانی در معیارهای ارزیابی مورد نظر کارایی 90 درصد و میزان خطای 2/2 درصد را داشت. نتایج به دست آمده نشان از عملکرد خوب و مناسب یادگیری عمیق در تشخیص فعالیت است.
پرونده مقاله
مقابله با آتش‌سوزی جنگل‌ها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگی‌های آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دسته‌بندی، تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصاویر است. از آنجا که جنگل‌ها محی چکیده کامل
مقابله با آتش‌سوزی جنگل‌ها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگی‌های آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دسته‌بندی، تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصاویر است. از آنجا که جنگل‌ها محیط‌های بسیار پیچیده و غیر ساختاری هستند، استفاده از سیستم بینایی همچنان با مشکلاتی نظیر شباهت ویژگی‌های شعله با نور خورشید، گیاهان و حیوانات و یا پوشش شعله با دود مواجه است که باعث هشدارهای اشتباه می‌شوند. روش پیشنهادی در این تحقیق، استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی از روش‌های یادگیری عمیق است که به صورت خودکار، توانایی استخراج یا تولید ویژگی در لایه‌های مختلف خود را دارند. ابتدا به جمع‌آوری داده و افزایش آنها با توجه به روش‌های داده‌افزایی پرداخته شده و در ادامه، استفاده از یک شبکه ۱۲ لایه برای دسته‌بندی و همچنین روش یادگیری انتقالی برای قطعه‌بندی تصاویر پیشنهاد می‌شود. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که روش داده‌افزایی به کار برده شده با توجه به تغییر اندازه و آماده‌سازی تصاویر ورودی به شبکه از کاهش شدید ویژگی‌های موجود در تصاویر اولیه جلوگیری کرده و همچنین شبکه‌های عصبی کانولوشنی مورد استفاده می‌توانند به خوبی ویژگی‌های آتش و دود موجود در تصاویر را استخراج کنند و نهایتاً به تشخیص و محلی‌سازی آنها بپردازند.
پرونده مقاله
کارایی سیستم‌های بازشناسی کنش‌های انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از داده‌های ویدئویی وابسته است. در سال‌های اخیر روش‌های یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از داده‌های ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روش‌های یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچ چکیده کامل
کارایی سیستم‌های بازشناسی کنش‌های انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از داده‌های ویدئویی وابسته است. در سال‌های اخیر روش‌های یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از داده‌های ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روش‌های یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند. همچنین پراکندگی و محدودبودن داده‌های تمایزی و عوامل نویزی زیاد، مشکلات محاسباتی بازنمایی کنش‌ها را شدیدتر ساخته و قدرت تمایز را محدود می‌نماید. در این مقاله، شبکه‌های یادگیری عمیق فضایی و زمانی با افزودن سازوکارهای انتخاب ویژگی مناسب جهت مقابله با عوامل نویزی و کوچک‌سازی فضای جستجو، ارتقا یافته‌اند. در این راستا، سازوکارهای انتخاب ویژگی غیر برخط و برخط، برای بازشناسی کنش‌های انسانی با پیچیدگی محاسباتی کمتر و قدرت تمایز بالاتر مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که سازوکار انتخاب ویژگی غیر برخط، منجر به کاهش پیچیدگی محاسباتی قابل ملاحظه می‌گردد و سازوکار انتخاب ویژگی برخط، ضمن کنترل پیچیدگی محاسباتی، منجر به افزایش قدرت تمایز می‌شود.
پرونده مقاله
دسته‌بندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقه‌مندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالش‌برانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینه‌هایی مانند آهنگ‌سازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به چکیده کامل
دسته‌بندی دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی توسط کامپیوتر برای علاقه‌مندان موسیقی دستگاهی ایرانی، موضوعی بسیار جالب ولی پیچیده و چالش‌برانگیز است. این مسئله اولاً به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینه‌هایی مانند آهنگ‌سازی و آموزش موسیقی و ثانیاً به خاطر نیاز افراد عادی به کامپیوتر برای تشخیص دستگاه از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله روشی برای تشخیص دستگاه و زیردستگاه یک قطعه موسیقی ایرانی بر پایه استخراج نت‌های متوالی، دسته‌بندی سلسله‌مراتبی و استفاده از شبکه‌های LSTM ارائه شده است. در این روش، قطعه موسیقی در مرحله اول به یکی از سه دسته کلی، دسته‌بندی می‌شود. دسته اول صرفاً شامل دستگاه ماهور، دسته دوم شامل دستگاه‌های شور و نوا و دسته سوم شامل دستگاه‌های همایون، سه‌گاه و چهارگاه است. سپس برای هر دسته بسته به نوع آن، تعداد متفاوت دسته‌بندهای دیگر اعمال می‌شود تا این که یکی از 6 دستگاه و یکی از 11 زیردستگاه موسیقی سنتی ایرانی مشخص گردد. این تحقیق به هیچ سبک نوازندگی و ساز خاصی محدود نشده و تحت تأثیر سرعت و تکنیک‌های نوازندگی قرار نمی‌گیرد. قطعات برچسب‌گذاری شده در پایگاه داده "اَرگ" که برای این تحقیق به وجود آمده است، به صورت تکنوازی هستند؛ اگرچه تعداد اندکی از آنها از هم‌نوایی سازهای کوبه‌ای (مانند تنبک) نیز در کنار سازهای ملودی بهرهمند می‌باشند. نتایج نشان می‌دهند که تشخیص 6 دستگاه اصلی و 11 زیردستگاه به ترتیب با دقت میانگین 5/74% و 35/66% انجام گرفته که نسبت به تحقیقات کم‌شمار مشابه، نتایج بهتری دارد.
پرونده مقاله
تولید متن، یکی از زمینه‌های تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که به‌وسیله آن، سیستم می‌تواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن می‌توان به برچسب‌زدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارش‌های هواشناسی و زیست‌محیطی چکیده کامل
تولید متن، یکی از زمینه‌های تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که به‌وسیله آن، سیستم می‌تواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن می‌توان به برچسب‌زدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارش‌های هواشناسی و زیست‌محیطی اشاره کرد. با ظهور شبکه‌های عصبی عمیق، پژوهش‌ها در زمینه تولید متن به سمت استفاده از این شبکه‌ها روانه شد؛ اما مهم‌ترین چالش در حوزه تولید متن با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، بحث گسستگی داده‌هاست که باعث عدم توانایی انتقال گرادیان شده است. اخیراً استفاده از رویکرد جدیدی در حوزه یادگیری عمیق با عنوان شبکه‌های مولد تخاصمی جهت تولید تصویر، صوت و متن مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این پژوهش، استفاده از این رویکرد جهت تولید جملات فارسی می‌باشد. در این مقاله از سه الگوریتم متفاوت شبکه‌های مولد تخاصمی برای تولید جملات فارسی، استفاده و این سه الگوریتم با هم مقایسه شده‌اند و با در نظر گرفتن معیار ارزیابی BLEU و Self-BLEU، ارزیابی همه‌جانبه‌ای هم از نظر کیفیت جملات و هم از نظر تنوع صورت گرفته است.
پرونده مقاله
سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر جلسه بر اساس رفتار و تعاملات کاربر در یک جلسه، رفتار بعدی یا علاقه کاربر را پیش‌بینی کرده و بر این اساس، آیتم‌های مناسب را به کاربر پیشنهاد می‌دهند. مطالعات اخیر برای ایجاد توصیه‌ها عمدتاً روی اطلاعات جلسه فعلی متمرکز شده‌اند و اطلاعات جلسات چکیده کامل
سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر جلسه بر اساس رفتار و تعاملات کاربر در یک جلسه، رفتار بعدی یا علاقه کاربر را پیش‌بینی کرده و بر این اساس، آیتم‌های مناسب را به کاربر پیشنهاد می‌دهند. مطالعات اخیر برای ایجاد توصیه‌ها عمدتاً روی اطلاعات جلسه فعلی متمرکز شده‌اند و اطلاعات جلسات قبلی کاربر را نادیده می‌گیرند. در این مقاله، یک مدل توصیه‌گر مبتنی بر جلسه شخصی‌سازی شده با شبکه‌های خودتوجه پیشنهاد می‌شود که علاوه بر جلسه فعلی از جلسات قبلی اخیر کاربر هم استفاده می‌کند. مدل پیشنهادی به منظور یادگیری وابستگی کلی بین همه آیتم‌های جلسه، از شبکه‌های خودتوجه (SAN) استفاده می‌کند. ابتدا SAN مبتنی بر جلسات ناشناس آموزش داده می‌شود و سپس برای هر کاربر، توالی‌های جلسه فعلی و جلسات قبلی به صورت جداگانه به شبکه داده می‌شود و با ترکیب وزنی نتایج رتبه‌بندی حاصل از هر جلسه، آیتم‌های توصیه‌شده نهایی به دست می‌آید. مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده واقعی Reddit در دو معیار دقت و میانگین رتبه متقابل، تست و ارزیابی شده است. مقایسه نتایج حاصل از مدل پیشنهادی با رویکردهای قبلی، توانایی و اثربخشی مدل پیشنهادی را در ارائه توصیه‌های دقیق‌تر نشان می‌دهد.
پرونده مقاله
پیش‌بینی رفتار آینده بازار سهام به عنوان یک چالش حائز اهمیت در یادگیری ماشین توجه زیادی را به خود جلب کرده است و رویکردهای یادگیری عمیق، نتایج قابل قبولی را در این زمینه به دست آورده‌اند. مطالعات پیشین، اهمیت درنظرگرفتن داده‌های سهام مرتبط را در خلال عملکرد پیش‌بینی اث چکیده کامل
پیش‌بینی رفتار آینده بازار سهام به عنوان یک چالش حائز اهمیت در یادگیری ماشین توجه زیادی را به خود جلب کرده است و رویکردهای یادگیری عمیق، نتایج قابل قبولی را در این زمینه به دست آورده‌اند. مطالعات پیشین، اهمیت درنظرگرفتن داده‌های سهام مرتبط را در خلال عملکرد پیش‌بینی اثبات کرده‌اند. با وجود این، مدل‌سازی روابط بین سهام به عنوان یک گراف جهت‌دار و ساخت بازنمایی گره‌های این گراف به کمک مکانیزم توجه تا کنون مورد استفاده قرار نگرفته است. ما در این کار، چهارچوبی به نام DeepNet را معرفی می‌کنیم که یک شبکه جهت‌دار دودویی را از تأثیرات داده‌های سهام در بهبود دقت پیش‌بینی یکدیگر ایجاد می‌کند و با استفاده از شبکه توجه گراف، اهمیت گره‌های همسایه برای ساخت بازنمایی‌ها را در حین عملیات آموزش، کشف می‌نماید. ما مدل جدیدی از شبکه توجه گراف را برای استفاده در گراف‌های جهت‌دار توسعه دادیم که قادر است اهمیت بردار ویژگی گره‌ها برای ساخت بازنمایی را به صورت یک‌طرفه در نظر بگیرد. نهایتاً ارزیابی‌های ما بر روی داده‌های بازار سهام تهران نشان می‌دهد که مدل معرفی‌شده از دقت و MCC بالاتری نسبت به مدل‌های رقیب برخوردار است.
پرونده مقاله
هدف از تعبیه‌سازی شبکه‌های اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالت‌های مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیاده‌روی تصادفی و چکیده کامل
هدف از تعبیه‌سازی شبکه‌های اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالت‌های مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیاده‌روی تصادفی و هچنین تأثیر معنایی اطلاعات متنی هر گره بر روی تعبیه‌سازی شبکه مورد بررسی قرار گرفته و دو چارچوب اصلی با نام‌های تعبیه‌سازی شبکه آگاه به جامعه و متن و تعبیه‌سازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگی‌های معنایی پیشنهاد شده است. در این مقاله، در تعبیه‌سازی شبکه آگاه به جامعه و متن، تشخیص جوامع قبل از روند پیاده‌روی تصادفی با به‌کارگیری روش غیرهمپوشان ادموت و همپوشان اگونت‌اسپلیتر انجام گرفته است. با این حال در تعبیه‌سازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگی‌های معنایی، تشخیص جوامع حین رخداد پیاده‌روی تصادفی و با استفاده از مدل موضوعی جفت‌کلمه اعمال شده است. در تمامی روش‌های ارائه‌شده، تحلیل متنی مورد بررسی قرار گرفته و نهایتاً نمایش نهایی با به‌کارگیری مدل Skip-Gram در شبکه انجام می‌گردد. آزمایش‌های انجام‌شده نشان داده‌اند که روش‌های پیشنهادی این مقاله از روش‌های با نام‌های پیاده‌روی عمیق، CARE، CONE و COANE بهتر عمل کرده‌اند.
پرونده مقاله
با استفاده از سیستم تشخیص خط در خودروهای خودران می‌توان موقعیت نسبی خودرو را نسبت به دیگر خودروها و همچنین احتمال خروج از خط و حتی امکان تصادف را بررسی کرد. در این مقاله، یک رویکرد تشخیص خط کم‌وزن و سریع برای تصاویر برگرفته‌شده از دوربین تعبیه‌گردیده در شیشه جلویی خودرو چکیده کامل
با استفاده از سیستم تشخیص خط در خودروهای خودران می‌توان موقعیت نسبی خودرو را نسبت به دیگر خودروها و همچنین احتمال خروج از خط و حتی امکان تصادف را بررسی کرد. در این مقاله، یک رویکرد تشخیص خط کم‌وزن و سریع برای تصاویر برگرفته‌شده از دوربین تعبیه‌گردیده در شیشه جلویی خودروها ارائه شده است. بیشتر روش‌های موجود، مسئله تشخیص خط را به صورت کلاس‌بندی در سطح پیکسل در نظر می‌گیرند. این روش‌ها با وجود داشتن قدرت تشخیص بالا، از دو ضعف داشتن پیچیدگی محاسباتی بالا و عدم توجه به اطلاعات محتوایی کلی تصویر منحصربه‌فرد خطوط (در نتیجه در صورت وجود مانع، امکان تشخیص ندارند) رنج می‌برند. روش پیشنهادی پیش رو با بهره‌گیری از روش انتخاب بر اساس ردیف، وجود خطوط در هر ردیف را بررسی می‌کند. همچنین استفاده از معماری موبایل‌نت باعث به‌دست‌آمدن نتایج خوب با تعداد پارامترهای یادگیری کمتر شده است. استفاده از سه تابع مختلف به عنوان توابع هزینه با اهداف متفاوت، باعث به‌دست‌آمدن نتایج عالی و درنظرگرفتن اطلاعات محتوایی کلی منحصربه‌فرد خطوط در کنار اطلاعات محلی شده است. آزمایش‌های انجام‌گرفته بر روی مجموعه تصاویر ویدئویی TuSimple نشان از عملکرد مناسب رویکرد پیشنهادی از لحاظ کارایی و مخصوصاً از لحاظ سرعت دارد.
پرونده مقاله
استفاده از بافت و ترتیب واژگان در یک عبارت از مواردی است که می‌تواند به فهم بهتر آن عبارت منجر گردد. در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش‌یافته، پیشرفت شگرفی در زمینه پردازش زبان طبیعی به وجود آوده‌اند. در این راستا مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند الگوریتم BERT چکیده کامل
استفاده از بافت و ترتیب واژگان در یک عبارت از مواردی است که می‌تواند به فهم بهتر آن عبارت منجر گردد. در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش‌یافته، پیشرفت شگرفی در زمینه پردازش زبان طبیعی به وجود آوده‌اند. در این راستا مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند الگوریتم BERT از محبوبیت فزاینده‌ای برخوردار گردیده‌اند. این مسئله در زبان فارسی کمتر مورد بررسی قرار گرفته و به‌عنوان یک چالش در حوزه وب فارسی مطرح می‌گردد. بنابراین در این مقاله، درون‌سازی واژگان فارسی با استفاده از این الگوریتم مورد بررسی قرار می‌گیرد که به درک معنایی هر واژه بر مبنای بافت متن می‌پردازد. در رویکرد پیشنهادی، مدل ایجادشده بر روی مجموعه دادگان وب فارسی مورد پیش‌آموزش قرار می‌گیرد و پس از طی دو مرحله تنظیم دقیق با معماری‌های متفاوت، مدل نهایی تولید می‌شود. در نهایت ویژگی‌های مدل استخراج می‌گردد و در رتبه‌بندی اسناد وب فارسی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. نتایج حاصل از این مدل، بهبود خوبی نسبت به سایر مدل‌های مورد بررسی دارد و دقت را نسبت به مدل برت چندزبانه تا حداقل یک درصد افزایش می‌دهد. همچنین اعمال فرایند تنظیم دقیق با ساختار پیشنهادی بر روی سایر مدل‌های موجود توانسته به بهبود مدل و دقت درون‌سازی بعد از هر فرایند تنظیم دقیق منجر گردد. نتایج رتبه‌بندی بر مبنای مدل‌های نهایی، بیانگر بهبود دقت رتبه‌بندی وب فارسی نسبت به مدل‌های پایه مورد ارزیابی با افزایش حدود 5 درصدی دقت در بهترین حالت است.
پرونده مقاله
شناسایی ژن‌های آغازگر سرطان یا عامل سرطان یکی از موضوعات تحقیقاتی مهم در زمینه سرطان‌شناسی و زیست‌داده‌ورزی است. ژن‌های عامل سرطان، ژن‌هایی هستند که بعد از اینکه جهش در آنها اتفاق می‌افتد، آن جهش را از طریق برهم‌کنش‌های پروتئین- پروتئین به دیگر ژن‌ها منتقل کرده و از این چکیده کامل
شناسایی ژن‌های آغازگر سرطان یا عامل سرطان یکی از موضوعات تحقیقاتی مهم در زمینه سرطان‌شناسی و زیست‌داده‌ورزی است. ژن‌های عامل سرطان، ژن‌هایی هستند که بعد از اینکه جهش در آنها اتفاق می‌افتد، آن جهش را از طریق برهم‌کنش‌های پروتئین- پروتئین به دیگر ژن‌ها منتقل کرده و از این طریق، باعث اختلال در عملکرد سلول و بروز بیماری و سرطان می‌شوند. تا کنون روش‌های مختلفی برای پیش‌بینی و دسته‌بندی ژن‌های عامل سرطان پیشنهاد شده که اکثراً متکی به داده‌های ژنومی و ترنسکریپتومیک هستند و از این رو میانگین هارمونیک پایینی در نتایج دارند. تحقیقات در این زمینه به‌منظور بهبود دقت نتایج ادامه دارد و از این رو روش‌های مبتنی بر شبکه و زیست‌داده‌ورزی به کمک این حوزه آمده‌اند. در این مطالعه ما رویکردی را پیشنهاد داده‌ایم که متکی به داده‌های جهش نیست و از روش‌های شبکه‌ای برای استخراج ویژگی و از شبکه عصبی سه‌لایه پیش‌خور برای دسته‌بندی ژن‌ها استفاده می‌کند. برای این منظور، ابتدا شبکه زیستی مورد نظر که شبکه تنظیم رونویسی سرطان سینه است، تشکیل و سپس ویژگی‌های مختلف هر ژن به‌صورت بردارهایی استخراج گردید. نهایتاً بردارهای به‌دست‌آمده جهت دسته‌بندی به یک شبکه عصبی پیش‌خور داده شد. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهند که استفاده از روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی چندلایه می‌تواند صحت و میانگین هارمونیک را بهبود بخشد و باعث بهبود عملکرد نسبت به سایر روش‌های محاسباتی شود.
پرونده مقاله
