سلام، چندین بار دوستان پرسیده بودند که برای درس پردازش سیگنال دیجیتال (DSP) چه کتابی بخونند، برای همین گفتم که کتابی خودم خوندم و خیلی مفید بود رو اینجا معرفی کنم.

یادمه دوران ارشد یک کتاب فوق‌العاده داشتیم که هم مفاهیم رو خیلی روان توضیح می‌داد و هم کاملاً کدمحور بود؛ مخصوصاً با مثال‌های MATLAB که واقعاً به فهم عمیقتر موضوعات کمک می‌کرد.
این کتاب Digital Signal Processing Using MATLAB (4th Ed.) هست.
این کتاب یکی از محبوبترین منابع برای یادگیری DSP هست.
از ویژگی‌های برجستهٔ این کتاب میتونم به نکات زیر اشاره کنم:
      ◼️توضیح مفاهیم DSP به‌صورت کاملاً شفاف
     ◼️تمرین‌ها و پروژه‌های متنوع همراه با کد  MATLAB
     ◼️مناسب برای دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد
     ◼️رویکرد «حل مسئله» که باعث فهم عمیقتر موضوعات میشه

🔺برای رعایت حق نشر، لینک رسمی کتاب رو قرار میدم:
📚 Digital Signal Processing Using MATLAB: A Problem-Solving Companion — Vinay K. Ingle & John G. Proakis

https://www.amazon.com/Digital-Signal-Processing-Using-MATLAB/dp/1305635124/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1453320715&sr=8-1&keywords=9781305635128

🔷 البته نسخهٔ PDF این کتاب توی بعضی سایت‌ها وجود داره، ولی چون وضعیت حق کپی ‌رایتش مشخص نیست، اینجا لینکش رو قرار نمیدهم.

💡برای دوستانی که میخوان مفاهیم DSP رو پایه‌ای و کاربردی یاد بگیرند، این کتاب میتونه شروع خیلی خوبی باشه.

☑️ در کنار این کتاب، چند منبع دیگه هم در در پست  معرفی کردم که می‌تونید برای مطالعه بیشتر بررسی‌شون کنید.
امیدوارم براتون مفید باشه 🙌📘
https://onlinebme.com/best-practical-books-for-learning-digital-signal-processing-dsp/


🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

✅ 《دوره یادگیری عمیق》
🔷 Season 03: CNNs
🔘 تمرینات سری ششم 
▪️ CNNs
▪️ Convolutional layer
▪️ Pooling layer
▪️ Dense layer
▪️ Mathematics
▪️ Back Propagation 
▪️ LeNet-5
▪️ Hybrid model (CNNs+RNNs)
▪️ Classification
▪️ Image processing
▪️ Signal processing

🔺مهلت تحویل تمرینات: یک هفته

💡 از روابط اثبات شده عکس گرفته و به ترتیب روابط شماره گذاری شوند و همراه با کدهای پیاده‌سازی شده برای پروژه ها به صورت فایل زیپ ارسال شوند.



🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

سلام،
بعد از مدتها وصل شدیم!!
امیدوارم در سلامت باشید🙏❤️
از خودتون مراقبت کنید... برای رسیدن به روشنایی باید با صبوری از دل تاریکی ها عبور کرد.

✅توضیح لایه کانولوشن در شبکه های عصبی کانولوشنالی CNNs

✍شبکه های عصبی کانولوشنالی یکی از مهمترین ابزار بینایی ماشین، پردازش تصویر و سیگنال هستند. بعد از ظهور شبکه های عصبی CNNs، انقلاب بزرگی در حوزه بینایی ماشین و بعد در سایر حوزه ها اتفاق افتاد. امروزه کاربردهای شبکه های عصبی کانولوشنالی را در همه جا میشه دید، از بحث بینایی ماشین در زندگی روزمره مثل کنترل ترافیک، تشخیص پلاک خورو، ماشینهای خودران، و در بحثهای مهمتر مثل پزشکی که از CNNها به صورت فزاینده ای جهت تحلیل تصاویر و سیگنالهای پزشکی استفاده میشود.
شبکه های  عصبی CNN به طور کلی از سه لایه کانولوشن (convolution)، لایه پولینگ (pooling) و لایه های fully-connected تشکیل شده اند. لایه های کانولوشن بخش اصلی CNNs هست.
در این بخش قصد داریم با لایه کانولشن و نحوه طراحی آن در محیط پایتورچ-PyTorch آشنا شویم.
⭕️جزییات بیشتر 👇👇
💡Deep learning|1- Convolution

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

✅شیوه کار لایه Pooling در شبکه های کانولوشنالی

✍لایه پولینگ، اندازه تصویر رو کاهش میده، اما ویژگی های خیلی مهم تصویر رو حفظ میکنه. در لایه های پولینگ فقط مسئله کاهش بعد نیست، بلکه این لایه کمک میکند شبکه عصبی تعمیم پذیر باشه، الگوی های کلیدی رو برجسته می کند، و پیچیدگی محاسباتی رو به شدت کاهش میدهد.

همانطور که در این ویدیو میبینیم این شخص میاد تصویر رو به نوارهای افقی و عمودی برش میزنه و چهار نسخه کوچکتر از اصلیش میسازه. درسته که کیفیتش (رزولوشن مکانی) کمتر میشه، ولی هنوز به اندازه کافی جزئیات داره که بشه تشخیصش داد.

این فرایند دقیقاً شبیه همون چیزیه که در pooling شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) اتفاق میافته.

مزایای لایه پولینگ لایه Pooling اندازه تصویر رو کوچکتر میکنه ولی ویژگی‌های مهمش رو نگه میداره. این کار فقط فشرده‌سازی نیست، بیشتر مثل عصاره گیری کردنه. با تمرکز روی عناصر برجسته، pooling به شبکه عصبی کمک می‌کنه:
- الگوهای کلیدی رو برجسته کنه
- پیچیدگی محاسباتی رو کم کنه
- تعمیم پذیری مدل رو بهتر کنه

🏢آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

✅ توضیح لایه Pooling در شبکه‌های عصبی کانولوشنالی CNNs

✍لایه Pooling یکی از اجزای کلیدی در معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال است که با کاهش ابعاد تصویر، ویژگی‌های مهم آن را حفظ می کند. این لایه نه تنها پیچیدگی محاسباتی را به شدت کاهش می‌دهد، بلکه باعث بهبود تعمیم‌پذیری (Generalization) مدل و مقاوم بودن آن در برابر تغییرات مکانی  نیز می‌شود. لایه پولینگ (pooling) به شبکه های عصبی CNNs کمک میکند که به جای فشرده سازی ساده، بهترین ویژگی‌ها را استخراج کنند.

💡در این پست به زبان ساده و با مثال تصویری توضیح می‌دهیم که pooling دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد. در ادامه با انواع pooling (Max Pooling و Average Pooling)، تفاوت آن‌ها با down-sampling ساده، چالش‌های شبکه بدون pooling، و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در PyTorch آشنا می‌شویم. همچنین به لایه Adaptive Pooling و کاربردهای مهم آن در Transfer Learning می‌پردازیم. اگر می‌خواهید عمیقاً درک کنید که چرا شبکه‌هایی مثل AlexNet و LeNet-5 موفق شدند، مطالعه این پست اولین قدم مهم شماست😊

⭕️جزییات بیشتر 👇👇
💡Deep learning|2-pooling

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

📺 مثال تصویری از نحوه اجرای Pooling در CNNs😉

@Onlinebme

🧠 چین یک گام مهم در مسیر تجاری‌سازی رابط‌های مغز و کامپیوتر برداشت.

نهادهای نظارتی چین مجوز استفاده پزشکی از سامانه BCI موسوم به NEO را صادر کرده‌اند؛ سامانه‌ای که به افراد مبتلا به آسیب‌های نخاعی کمک می‌کند تنها با سیگنال‌های مغزی، یک دستکش رباتیک را کنترل کرده و بخشی از توانایی حرکت دست خود را بازیابند. این نخستین بار است که یک رابط مغز و کامپیوتر تهاجمی، خارج از چارچوب آزمایش‌های بالینی مجوز استفاده تجاری دریافت می‌کند.

💡نکته جالب اینجاست که NEO برخلاف برخی رقبای شناخته‌شده، الکترودهای خود را داخل بافت مغز فرو نمی‌برد؛ بلکه آن‌ها را روی غشای محافظ مغز قرار می‌دهد. همین طراحی کم‌تهاجمی‌تر احتمالاً یکی از دلایل سرعت بالاتر دریافت مجوز بوده است.
این فناوری پس از ۳۶ مطالعه و جراحی بالینی به مرحله تأیید رسیده و گزارش‌ها نشان می‌دهد بیماران شرکت‌کننده بهبود قابل توجهی در عملکرد دست خود تجربه کرده‌اند.
به نظر می‌رسد رقابت جهانی در حوزه رابط‌های مغز و کامپیوتر وارد مرحله تازه‌ای شده است؛ مرحله‌ای که در آن دیگر فقط درباره آزمایشگاه‌ها صحبت نمی‌کنیم، بلکه از ورود واقعی این فناوری به سیستم درمانی صحبت می‌شود.
#BCI #BrainComputerInterface #Neuroscience #Neurotechnology
Piko 🐾
China approves brain chip to treat paralysis — a world first

@Onlinebme

📚 اگر کسی از من بپرسد برای یادگیری Deep Learning از کجا شروع کنم، این سه کتاب جزو اولین پیشنهادهای من خواهند بود😉

📘 Neural Networks and Learning Machines
💡کتابی که برای من سنگ بنای یادگیری شبکه‌های عصبی بود. Heykin فقط شبکه‌های عصبی رو آموزش نمیده؛ بلکه یاد میده هنگام مطالعه یک الگوریتم جدید، از دید فنی به دنبال چه چیزهایی باشیم و چگونه آن را از روی روابط ریاضی به پیاده‌سازی برسانیم.

📗 Deep Learning
اثر ارزشمند Goodfellow، Bengio و Courville که به من کمک کرد مفاهیمی مانند توابع هزینه، بهینه‌سازی و چالش‌های آموزش شبکه‌های عمیق را عمیق‌تر درک کنم. این کتاب فراتر از روابط ریاضی هست و شهود پشت بسیاری از ایده‌های مهم Deep Learning را توضیح می‌دهد.


📙 Dive into Deep Learning
منبعی که فاصله بین تئوری و عمل را کم میکنه. این کتاب به‌جای تمرکز صرف بر روابط ریاضی، روی ساختار، شهود و پیاده‌سازی تأکید داره و تقریباً همه مفاهیم را در قالب کد و پروژه‌های عملی ارائه می‌کند.
➖➖➖➖➖➖
💡 مطالعه این کتاب‌ها و کنارش مطالعه چندین مقاله (همیشه دوست دارم نگاه نویسنده به چالش و نحوه حل مسیله رو بدونم) باعث شده در طراحی دوره ها بر اساس سه اصل باشه:
✔️ درک ساختار و چرایی شکل‌گیری معماری‌ها
✔️ یادگیری ریاضیات و اثبات روابط
✔️ پیاده‌سازی دستی قبل از استفاده از ابزارهای آماده

حاصل این مسیر، طراحی دو دوره آموزشی بود:
🔹 دوره تخصصی شبکه‌های عصبی در PyTorch
🔹 دوره جامع یادگیری عمیق
در دوره جامع یادگیری عمیق، از MLP شروع می‌کنیم، سپس سراغ RNN، CNN و در نهایت مکانیزم Attention می‌رویم. ابتدا مفاهیم و ریاضیات را یاد می‌گیریم، شبکه‌ها را کاملاً دستی پیاده‌سازی می‌کنیم و در پایان به سراغ پروژه‌های عملی می‌رویم.
دوره جدید به زودی در سایت قرار میگیره....
LinkedIn

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

💡متا از نسل جدید رابط مغز و کامپیوتر غیرتهاجمی خود رونمایی کرد.

✍پژوهشگران متا از Brain2Qwerty v2، پیشرفته‌ترین سامانه غیرتهاجمی برای تبدیل فعالیت مغز به متن، رونمایی کرده‌اند. این سامانه با ترکیب سیگنال‌های مغزی ثبت‌شده توسط دستگاه MEG، مدل‌های یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، می‌تواند جملات را تقریباً به‌صورت لحظه‌ای رمزگشایی کند.
نکته جالب اینجاست که Brain2Qwerty v2 بدون نیاز به کاشت الکترود در مغز کار می‌کند، اما دقت آن به سطحی نزدیک شده که پیش‌تر تنها در رابط‌های مغز و کامپیوتر تهاجمی قابل دستیابی بود. متا همچنین کدهای آموزشی این پروژه را به‌صورت متن‌باز منتشر کرده تا پژوهشگران سراسر جهان بتوانند این مسیر را ادامه دهند.
💡 چرا این خبر مهم است؟
این پژوهش می‌تواند گامی مهم در توسعه رابط‌های مغز و کامپیوتر غیرتهاجمی باشد؛ فناوری‌ای که در آینده شاید به افرادی که به دلیل بیماری‌های عصبی یا آسیب‌های مغزی توانایی صحبت کردن را از دست داده‌اند، امکان برقراری ارتباط مؤثر را بدهد.
📚 مطالعه بیشتر:
🔗 https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/

Piko 🐾
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

From Brain Waves to Words: Brain2Qwerty Offers a New Path to Communication Without Surgery😉

@Onlinebme

این پژوهش یک مدل یادگیری عمیق ترکیبی با نام ResSPNet برای احراز هویت افراد بر اساس سیگنال‌های EEG ارائه می‌کند. در این مدل، شبکه  SPCNN ویژگی‌های زمانی و مکانی سیگنال خام EEG را استخراج می‌کند و شبکه ResNet-101 نیز ویژگی‌های فرکانسی را از تصاویر طیف‌نگار حاصل از تبدیل STFT یاد می‌گیرد. سپس این ویژگی‌ها با یکدیگر ترکیب می‌شوند تا فرایند احراز هویت با دقت و اطمینان بیشتری انجام شود.
برای افزایش کاربردپذیری سیستم، تعداد کانال‌های EEG از ۲۲ کانال به ۶ کانال کاهش یافته است. مدل با ۲۲ کانال به F-score  برابر با ۹۸٫۸ درصد و با ۶ کانال منتخب به ۹۶٫۱ درصد رسید؛ بنابراین، با افت اندک عملکرد، پیچیدگی و هزینه سیستم کاهش یافت.

سلام اقای دکتر وقتتون بخیر مقاله من هم چاپ شد خواستم ازتون تشکر کنم راهنمایی ها و دوره های شما نبود من هیچوقت نمیتونست این مسیر رو شروع کنم.
یه دنیا تشکر برای لطف و محبتتون

📱 گوشی شما زمان رو دو بار ازتون می‌دزده!

⏳ بار اول، همان لحظه: چون متوجه نمیشیم چقدر زمان گذشته.
🧠 بار دوم، در حافظه: چون وقتی به عقب نگاه می‌کنیم، چیز مشخصی برای چسبیدن به آن یک ساعت نداریم.
و حتی عجیب‌تر...


@onlinebme

📱 گوشی شما زمان رو دو بار ازتون می‌دزده!

فرض کنید صبح گوشی رو فقط برای چک کردن یه پیام برمیدارید...

یه ویدئو می‌بینید، بعد یکی دیگه، یه خبر، یه پست، یه استوری...

سرتون رو که بلند می‌کنید، می‌بینید یک ساعت گذشته! 😐

حالا از خودتون می‌پرسید: «من توی این یک ساعت دقیقاً چی کار کردم؟»
و عجیب اینجاست که خیلی وقت‌ها جواب مشخصی ندارید. همه‌چیز یه جور مبهمه.

🔺این فقط یه حس شخصی نیست.

🔬پژوهش‌ها درباره ادراک زمان و رسانه‌های دیجیتال نشون میدن که وقتی شدیداً درگیر محتوای دیجیتال می‌شیم، توجه ما مدام از یک محرک به محرک بعدی منتقل می‌شه. مغز برای دنبال کردن این جریان بی‌پایان محتوا انرژی و توجه زیادی مصرف می‌کنه و در نتیجه، توجه کمتری برای دنبال کردن گذر زمان باقی می‌مونه
.
یعنی یک ساعت واقعاً سریع‌تر نگذشته؛ ما فقط کمتر متوجه گذشتنش شدیم.

حتی جالب‌تر اینکه در یک مطالعه، وقتی افراد خودشان محتوای بعدی را انتخاب می‌کردند، کم‌برآورد کردن زمان شدیدتر از زمانی بود که فقط همان محتوا را به ‌صورت منفعلانه تماشا می‌کردند.

اما قسمت عجیب‌تر ماجرا بعداً اتفاق می‌افته!
شب که میشه و میخواید روزتون رو مرور کنید، مغز برای ساختن یک تصویر از گذشته به نقاط عطف حافظه تکیه میکنه.
·▪️ یه گفت‌وگوی خوب
·▪️ یه پیاده ‌روی
·▪️ یه غذای خوب با دوستتون
·▪️ یه اتفاق جالب

این‌ها تبدیل میشن به لنگرهایی که روزمون رو در حافظه نگه میدارن.

اما یک ساعت اسکرول کردن چی؟
ده‌ها و شاید صدها محتوای کاملاً متفاوت...
خبر، طنز، تبلیغ، گربه، ورزش، سیاست، یک ویدئو، یک دستور غذا...

آنقدر متنوع و پراکنده که در نهایت ممکنه هیچ‌کدوم تبدیل به یک خاطره مشخص نشن.
و اینجاست که گوشی میتونه زمان رو دو بار از ما بدزده:
⏳ بار اول، همان لحظه: چون متوجه نمیشیم چقدر زمان گذشته.
🧠 بار دوم، در حافظه: چون وقتی به عقب نگاه می‌کنیم، چیز مشخصی برای چسبیدن به آن یک ساعت نداریم.

و حتی عجیب‌تر...
گاهی لازم نیست اصلاً گوشی رو دستتون گرفته باشید.
برخی پژوهش‌ها نشون داده‌اند که صرف حضور گوشی هوشمند روی میز، حتی وقتی خاموش و صفحه‌اش رو به پایینه، می‌تونه با عملکرد توجه تداخل داشته باشه.

اما شاید مهم‌ترین بخش این داستان این باشه:
🧠 ما لزوماً خاطرات کمتری پیدا نمی‌کنیم؛ داریم خاطرات کم‌رنگ‌تری می‌سازیم.

هر روز حجم بسیار زیادی از محتوای دیجیتال وارد زندگی ما میشه. تجربه‌های زیادی داریم، اما بخش زیادی از آن‌ها ممکنه هیچ وقت به یک «نقطه عطف» در حافظه تبدیل نشن.

💡خبر خوب؟ این اتفاق قابل تغییر دادنه.
شاید گاهی گوشی رو بذاریم توی اتاق دیگه.
گاهی چند ساعت بدون صفحه‌ نمایش داشته باشیم.

و شاید از همه مهم‌تر، به جای اینکه همیشه دنبال محتوای بیشتر باشیم، کمی بیشتر در همان چیزی که داریم تجربه می‌کنیم بمانیم.
چون شاید مشکل این نباشه که زندگی‌مون اتفاقات کمی داره.

شاید فقط باید به مغزمون فرصت بدیم اتفاقات مهم رو ثبت کنه...

📚 مطالعه بیشتر:
https://msense.de/posts/your-phone-steals-time-twice/


Piko 🐾
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

⚠️از این به بعد، Claude  متن‌هاتون رو علامت‌گذاری می‌کنه. حتی اگه فقط ویرایش کرده باشین!

داستان از این قراره که شرکت  Anthropic، همون سازنده‌ی Claude، رسماً اعلام کرده مدل‌هاش دیگه متن‌هایی که تولید می‌کنن رو با
یه «واترمارک نامرئی» علامت گذاری می‌کنه.  این کار رو برای رعایت قوانین جدید شفافیت
اتحادیه اروپا انجام دادن، اما نکته‌ی مهم اینه که این علامت‌گذاری فقط مال اروپا
نیست؛ جهانیه و همه‌جا اعمال می‌شه.

@onlinebme

⚠️از این به بعد، Claude  متن‌هاتون رو علامت‌گذاری می‌کنه. حتی اگه فقط ویرایش کرده باشین!

داستان از این قراره که شرکت  Anthropic، همون سازنده‌ی Claude، رسماً اعلام کرده مدل‌هاش دیگه متن‌هایی که تولید می‌کنن رو با
یه «واترمارک نامرئی» علامت گذاری می‌کنه.  این کار رو برای رعایت قوانین جدید شفافیت
اتحادیه اروپا انجام دادن، اما نکته‌ی مهم اینه که این علامت‌گذاری فقط مال اروپا
نیست؛ جهانیه و همه‌جا اعمال می‌شه.

▪️حالا دقیقاً چی می‌شه؟
وقتی Claude براتون متن می‌نویسه، یه علامت ماشینی (watermark) خیلی ریز و نامرئی رو مستقیم توی خودِ متن جاسازی
میکنه.  شما با چشم نمی‌بینینش، معنای جمله رو خراب نمی‌کنه، کیفیتش هم همون‌طور می‌مونه.
ولی وقتی کپی می‌کنین و جای دیگه پیست می‌کنین، این علامت همراهش میره. حتی بعضی وقتا بعد از ویرایش‌های سبک هم هنوز پابرجاست!

🔺 برای فایل‌ها و عکس‌ها هم قضیه جداست. اونا رو با متادیتای امضاشده‌ی دیجیتال (استاندارد C2PA) نشونه‌دار می‌کنه تا معلوم بشه این فایل از زیر دست Claude رد شده.


▪️ولی بخش واقعاً نگران‌کننده‌ش اینه:
فرض کنین خودتون متن رو نوشتین و فقط دادین به Claude که یه کم ویرایش کنه، ترجمه‌ش کنه، خلاصه‌ش کنه یا نگارشش رو بهتر کنه. باز هم ممکنه خروجی نهایی این علامت رو داشته باشه. سیستم فقط می‌فهمه که «این متن از Claude عبور کرده»، نه اینکه لزوماً خودِ Claude نویسنده‌ی اصلیش بود.

▪️شرکت Anthropic گفته قراره ابزار تشخیص این علامت‌ها رو در اختیار ناشرها، ژورنال‌های علمی، دانشگاه‌ها و پلتفرم‌ها بذاره. جزئیاتش
هنوز نیومده، اما مسیر مشخصه: ردیابی محتواهایی که با هوش مصنوعی تولید یا پردازش شدن، داره خیلی راحت‌تر می‌شه.

💡 این موضوع مخصوصاً برای دنیای دانشگاه و پژوهش مهمه.
 تصور کنین در آینده یه ژورنال یا دانشگاه بتونه علاوه بر ابزارهای تشخیص AI، بررسی کنه که آیا یه متن یا فایل ردپایی از تولید یا پردازش توسط یه مدل هوش مصنوعی داره یا نه.

▪️دیگه فقط بحث این نیست که «آیا این متن شبیه نوشته‌ی AI هست؟» بلکه می‌شه پرسید: ؟ « این محتوا کجا و چطور تولید یا پردازش شده؟ » به این مفهوم می‌گن Content Provenance؛ یعنی منشأ و سابقه‌ی تولید محتوا.

▪️البته Anthropic تأکید کرده که وجود این علامت به‌معنی اثبات صددرصدی «نویسندگی کامل توسط هوش مصنوعی» نیست و اگه متن رو حسابی بازنویسی کنین، ممکنه علامت ضعیف بشه یا از بین بره. ولی واقعیت اینه که عصر متن‌های کاملاً بدون ردپا، داره کم‌کم تموم می‌شه.

🧐 شما چطور با این موضوع برخورد می‌کنین؟ اینو اقدام مثبتی برای شفافیت می‌دونین، یا محدودیت
جدیدی برای استفاده‌ی آزاد از ابزارهای هوش مصنوعی؟
نظرتون رو بگین.


📚 مطالعه بیشتر:
🔗 راهنمای رسمی Anthropic درباره نحوه علامت‌گذاری محتوای Claude:
How Claude marks AI-generated content




Piko 🐾
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📄مقاله تازه‌ای با عنوان
 Diffusing Blame: Task-Dependent Credit Assignment in Biologically Plausible Dual-Stream Networks 
منتشر شده است که مستقیماً به قلب مسئله‌ی Credit Assignment و محدودیت‌های بیولوژیکی شبکه‌های عصبی می‌زند.

نکته اصلی مقاله رو اگه بخوایم به صورت خلاصه بگیم اینه:
پژوهشگران می‌خواستند ببینند آیا می‌شود یک شبکه عصبی بسازیم که از نظر نحوه اتصال نورون‌ها بیشتر شبیه مغز باشد، اما همچنان بتواند یاد بگیرد؛ بدون اینکه برای آموزش از Backpropagation معمولی استفاده کند.

و جواب مقاله این است:
 تا حدی بله، اما هنوز با شبکه‌های معمولی فاصله دارد. 

@onlinebme