📌 مقدمه تخصصی درباره مفهوم Receptive Field در CNN:
در مدل‌های CNN، هر نود در لایه عمیق فقط بخشی از تصویر اولیه (مثلاً یک پچ کوچک) را «می‌بیند»؛ این ناحیه قابل مشاهده برای نود، Receptive Field نام دارد.

🔍 نکات کلیدی ویدیو:
❎تعریف پذیرش (Receptive Field) و اهمیت آن در درک تعاملات کانولار
❎چگونگی افزایش Receptive Field با اضافه کردن لایه‌های بیشتر یا تغییر هایپرپارامترها
❎تفاوت میان Receptive Field نظری و موثر (effective) که در عمل اندازه‌ی واقعی ناحیه تأثیرگذاری مدل را نشان می‌دهد
❎روش‌هایی برای محاسبه و بررسی دستی‌سازی Receptive Field در شبکه‌های واقعی


🧠 کاربرد مدل دیده‌شده:
✅ طراحی دقیق شبکه‌های CNN برای تشخیص بهتر ویژگی‌ها،
✅ تضمین اینکه لایه‌های عمیق‌تر بتوانند بافت‌ها و جزئیات بزرگ‌تری را پردازش کنند،
✅ جلوگیری از طراحی شبکه بسیار عمیق با Receptive Field ناموفق.

💡 جمع‌بندی تخصصی:
❇️همچنین Receptive Field نشان می‌دهد یک نورون چه بخش‌هایی از تصویر را می‌بیند
❇️برای شبکه‌های عمیق، Receptive Field واقعی ممکن است کوچک‌تر از محاسبه نظری باشد
❇️با محاسبه دقیق و تست دستی می‌توان شبکه‌ای طراحی کرد که ویژگی‌ها را به‌درستی یاد گرفته باشد

❌♨️زیرنویس فارسی
🆔 @rss_ai_ir
🧠 #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #CNN #ReceptiveField

🔍 مدل جدید شبکه عصبی Multi‑Stream CNN؛ انقلابی در بینایی ماشین صنعتی
@rss_ai_ir

✅ پژوهشگران در ژوئن ۲۰۲۵ نسخه‌ای بهینه‌شده از شبکه‌های چندجریانی (MSCNN) معرفی کرده‌اند که عملکرد بی‌نظیری در طبقه‌بندی تصویر، پردازش پزشکی و کاربردهای صنعتی دارد.

📌 ویژگی‌ها و نوآوری‌ها: – استخراج هم‌زمان ویژگی‌های محلی و سراسری با چند مسیر موازی
– ماژول توجه به مسیر (Path Attention) برای وزن‌دهی هوشمند به مسیرها
– اشتراک‌گذاری ویژگی بین مسیرها برای بهبود دقت و جلوگیری از تکرار
– ادغام نهایی خروجی‌ها با self-attention
– بهینه‌سازی برای مصرف پایین حافظه و استنتاج سریع (کمتر از ۱ میلی‌ثانیه!)

🧠 برخلاف مدل‌های سنتی، این معماری مقاوم به نویز، پوشش (occlusion)، و داده‌های غیرهمسان است. در آزمایش‌ها، دقت آن روی CIFAR-10 به ۹۷.۳٪ رسیده و از EfficientNet هم بهتر عمل کرده.

🎯 مناسب برای بینایی ماشین، تشخیص ناهنجاری در تولید، تصویر برداری پزشکی، و حتی سیستم‌های edge با منابع محدود.

📄 مقاله در Nature:
https://www.nature.com/articles/s41598-025-03765-3

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #بینایی_ماشین #صنعتی #AI #CNN #MSCNN #MachineVision #DeepLearning #AI_in_industry

📉 عدم تعادل کلاس‌ها؛ دشمن خاموش یادگیری عمیق در مسائل واقعی

@rss_ai_ir
🎯 در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و پزشکی، داده‌های ما به‌صورت طبیعی نامتوازن هستند. یعنی برخی کلاس‌ها (مثلاً قطعات معیوب یا بیماران نادر) بسیار کمتر از کلاس‌های عادی در دیتاست حضور دارند.

🤖 در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، این عدم تعادل باعث می‌شود مدل با سرعت بیشتری کلاس پرتکرار را یاد بگیرد و کلاس اقلیت را نادیده بگیرد. نتیجه چیست؟
مدلی که به‌ظاهر دقت بالا دارد، اما در شناسایی موارد بحرانی کاملاً ناکارآمد است.


⚠️ مشکلات اصلی ناشی از عدم تعادل کلاس:
– تمایل مدل به پیش‌بینی کلاس اکثریت
– کاهش حساسیت (Recall) برای کلاس‌های نادر
– یادگیری ناقص ویژگی‌های مهم در کلاس اقلیت
– ناتوانی در تعمیم‌پذیری مدل به داده‌های واقعی


🛠 برای مقابله با این چالش، راهکارهایی وجود دارد:
🔹 استفاده از تابع زیان مناسب مثل Focal Loss
🔹 وزن‌دهی کلاس‌ها در تابع زیان
🔹اعمال Oversampling برای کلاس‌های اقلیت یا Undersampling برای کلاس اکثریت
🔹 استفاده از تکنیک‌های ترکیبی مثل SMOTE
🔹 استفاده از شاخص‌های ارزیابی دقیق‌تر مانند AUC و F1 به‌جای Accuracy ساده


📌 اگر در پروژه‌ای با داده‌های نامتوازن کار می‌کنید، حتماً به نحوه آموزش CNN و تحلیل شاخص‌های عملکرد آن دقت بیشتری داشته باشید. یادگیری صحیح کلاس اقلیت، کلید موفقیت مدل در شرایط واقعی است.

#یادگیری_عمیق #عدم_توازن #شبکه_عصبی #تشخیص_عیب #هوش_مصنوعی #طبقه‌بندی_تصاویر #CNN #AI_Industrial

@rss_ai_ir

در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) چند نوع متداول کانولوشن وجود دارد که هر کدام کاربرد و مزیت خاص خود را دارند 🧠🧩.

---

1️⃣ کانولوشن استاندارد (Standard Convolution)

❇️همان چیزی که معمولاً با فیلترهای ۳×۳ یا ۵×۵ می‌شناسیم.
❇️ فیلتر بر روی ورودی حرکت کرده و حاصل ضرب نقطه‌ای را محاسبه می‌کند.
❇️برای تصاویر RGB، فیلترها به اندازه‌ی عمق تصویر (۳ کانال) هستند.
📌 کاربرد: استخراج ویژگی‌های اولیه و پیچیده از تصویر.

---

2️⃣ کانولوشن با گام (Strided Convolution)

❇️در این روش Stride > 1 انتخاب می‌شود، یعنی فیلتر به جای حرکت پیکسل‌به‌پیکسل، چند پیکسل یک‌بار جابه‌جا می‌شود.
❇️ باعث کاهش ابعاد Feature Map می‌شود.
📌 کاربرد: جایگزین Pooling برای کاهش ابعاد.

---

3️⃣ کانولوشن با Padding

❇️ اضافه کردن حاشیه (معمولاً صفر) به اطراف ورودی برای حفظ ابعاد خروجی.
❇️ دو حالت رایج:

❎ حالت Valid Padding: بدون اضافه کردن حاشیه (ابعاد خروجی کوچک‌تر می‌شود).
❎ حالت**Same Padding**: اضافه کردن حاشیه به‌طوری که ابعاد خروجی همان ورودی باقی بماند.
📌 کاربرد: جلوگیری از کاهش شدید ابعاد در لایه‌های عمیق.

---

4️⃣ کانولوشن جداشدنی عمقی (Depthwise Separable Convolution)

❇️ در دو مرحله انجام می‌شود:

1. مرحله**Depthwise**: اعمال فیلتر جداگانه روی هر کانال ورودی.
2. مرحله Pointwise (۱×۱): ترکیب خروجی‌ها برای ایجاد ویژگی‌های جدید.
❎ پارامترها و محاسبات بسیار کمتر از کانولوشن استاندارد.
📌 کاربرد: شبکه‌های سبک مثل MobileNet.

---
5️⃣ کانولوشن ۱×۱ (Pointwise Convolution)

❎ فیلتر یک پیکسل را پوشش می‌دهد ولی تمام کانال‌ها را پردازش می‌کند.
❎ برای تغییر تعداد کانال‌ها یا ترکیب ویژگی‌ها استفاده می‌شود.
📌 کاربرد: کاهش یا افزایش عمق شبکه، ایجاد ترکیب ویژگی.

---

6️⃣ کانولوشن متخلخل یا دیلاته (Dilated Convolution / Atrous)

❇️ بین عناصر فیلتر فاصله (Dilation) ایجاد می‌شود تا میدان دید (Receptive Field) بزرگ‌تر شود بدون افزایش تعداد پارامتر.
📌 کاربرد: تشخیص الگوهای بزرگ بدون کاهش وضوح مکانی، به‌ویژه در Segmentation.

---

7️⃣ کانولوشن ترانهاده (Transposed Convolution / Deconvolution)

❇️برعکس کانولوشن استاندارد عمل می‌کند و ابعاد را بزرگ‌تر می‌کند.
📌 کاربرد: بازسازی تصویر یا بخش UpSampling در شبکه‌های مثل U-Net و GAN.
#هوش_مصنوعی 🤖 #یادگیری_عمیق 🧠 #شبکه_عصبی 🕸 #CNN 📷 #پردازش_تصویر 🖼 #کانولوشن 🧩 #یادگیری_ماشین 📚 #بینایی_ماشین 👁

@rss_ai_ir 🚀

🧠 آیا با ظهور شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی سنتی به فراموشی سپرده شده‌اند؟ 🤔

با رشد و موفقیت چشمگیر CNN در بینایی ماشین، این سوال پیش می‌آید که آیا شبکه‌های عصبی سنتی یا همان Fully Connected / MLP دیگر کاربردی ندارند؟


---

🔍 واقعیت این است که

⛔️در پردازش داده‌های تصویری و فضایی، CNN‌ها به دلیل استخراج خودکار ویژگی‌ها و کاهش تعداد پارامترها بسیار موفق عمل کرده‌اند.

⛔️شبکه‌های عصبی سنتی همچنان در حوزه‌هایی مثل داده‌های جدولی، سری‌های زمانی یا ویژگی‌های استخراج‌شده جایگاه مهمی دارند.

⛔️حتی در معماری‌های مدرن، لایه‌های Fully Connected در انتهای CNN برای ترکیب ویژگی‌ها و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند.

⛔️مدل‌های ترکیبی مانند Vision Transformers یا معماری‌های هیبریدی، همچنان از MLP در کنار CNN استفاده می‌کنند.



---

✅ جمع‌بندی: شبکه‌های عصبی سنتی فراموش نشده‌اند، بلکه نقش آن‌ها تغییر کرده و اکنون بیشتر به‌عنوان بخشی از معماری‌های ترکیبی و تخصصی حضور دارند.

#هوش_مصنوعی 🤖 #شبکه_عصبی 🧠 #پردازش_تصویر 🖼️ #CNN 📷 #یادگیری_عمیق 🧩 #MLP
@rss_ai_ir

🧠 انتخاب ابزار مناسب: شبکه عصبی سنتی (NN) یا شبکه کانولوشنی (CNN)؟ 🤔

در دنیای هوش مصنوعی، انتخاب معماری درست برای شبکه عصبی، کلید موفقیت پروژه شماست. دو تا از معروف‌ترین سربازهای این میدان، شبکه‌های عصبی سنتی (که بهشون MLP هم میگن) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) هستند.

اما سوال اصلی اینجاست: کِی و چرا باید از هرکدوم استفاده کنیم؟ بیایید یک بار برای همیشه این موضوع را روشن کنیم! 👇

---

📊 ۱. شبکه‌های عصبی سنتی (NN / MLP): تحلیلگر داده‌های ساختاریافته

این شبکه‌ها مثل یک تحلیلگر خبره هستند که با جداول داده (مثل فایل اکسل) کار می‌کنند. هر ورودی برای آن‌ها یک ویژگی مستقل است.

🔑 چه موقع از NN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاریافته (Structured) و جدولی (Tabular) هستند و موقعیت مکانی داده‌ها نسبت به هم اهمیتی ندارد.

مثال‌های عالی:
♻️ پیش‌بینی قیمت مسکن: ورودی‌ها: متراژ، تعداد اتاق، سال ساخت، محله. (ترتیب این ستون‌ها مهم نیست). 🏠
♻️ تشخیص ریزش مشتری (Churn): ورودی‌ها: سن مشتری، نوع اشتراک، میانگین خرید ماهانه. 📈
♻️ اعتبارسنجی بانکی: ورودی‌ها: درآمد، سابقه وام، میزان بدهی. 💳

💡 قانون سرانگشتی: اگر داده‌های شما در یک فایل CSV یا جدول اکسل به خوبی جا می‌شوند، به احتمال زیاد NN گزینه مناسبی برای شماست.

---

🖼️ ۲. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): استاد تشخیص الگوهای فضایی

قدرت اصلی CNN در درک روابط فضایی (Spatial Relationships) بین داده‌هاست. این شبکه‌ها دنیا را مثل ما می‌بینند: به جای دیدن پیکسل‌های جدا، الگوها، لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال را تشخیص می‌دهند.

🔑 چه موقع از CNN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاری شبیه به شبکه (Grid-like) دارند و همسایگی و موقعیت داده‌ها بسیار مهم است.

مثال‌های عالی:
♻️ پردازش تصویر: تشخیص چهره، دسته‌بندی عکس‌ها (سگ یا گربه؟)، پیدا کردن اشیاء در تصویر. 📸
♻️ تحلیل ویدئو: تشخیص حرکت یا فعالیت در ویدئو. 📹
♻️ تصویربرداری پزشکی: تشخیص تومور در اسکن‌های MRI یا CT-Scan. 🩺
♻️ تحلیل صدا: با تبدیل صدا به تصویر (اسپکتروگرام)، می‌توان الگوهای صوتی را با CNN تحلیل کرد. 🔊

💡 قانون سرانگشتی: اگر با داده‌هایی مثل عکس، ویدئو یا هر نوع داده‌ای که در آن "پیکسل‌های همسایه" با هم مرتبط هستند کار می‌کنید، CNN پادشاه بی‌رقیب است.

---

✅ خلاصه نهایی:

♻️ داده‌های جدولی و بدون وابستگی مکانی؟ 👈 NN سنتی
♻️ داده‌های تصویری، ویدیویی یا با ساختار شبکه‌ای؟ 👈 CNN

انتخاب درست ابزار، نیمی از مسیر موفقیت است! 🚀

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #علم_داده #ماشین_لرنینگ #آموزش_هوش_مصنوعی #CNN #NeuralNetworks #DeepLearning #DataScience

🧠✨ جادوی کانولوشن 1x1 در شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)

در نگاه اول، یک کانولوشن 1x1 شاید بی‌فایده به نظر برسه. مگه نه؟ فقط یک فیلتر با ابعاد 1 در 1 که روی تصویر حرکت می‌کنه... این چه کاری انجام میده؟ 🤔

اما راز اینجاست: کانولوشن 1x1 در عمق (تعداد کانال‌ها) عمل می‌کنه! 🔥

تصور کنید یک تنسور ورودی با ابعاد H x W x C_in دارید (ارتفاع، عرض، تعداد کانال ورودی). فیلتر 1x1 ما در واقع ابعادی برابر 1 x 1 x C_in داره. این فیلتر در هر موقعیت (pixel) یک dot product بین C_in کانال ورودی و وزن‌های خودش انجام میده. در نتیجه، اطلاعات تمام کانال‌ها رو در یک نقطه ترکیب می‌کنه!

به عبارت ساده‌تر، این لایه مثل یک شبکه عصبی کاملاً متصل (Fully Connected) کوچک عمل می‌کنه که روی هر پیکسل به صورت جداگانه و در راستای عمق کانال‌ها اعمال می‌شه.

خب، کاربرد اصلیش چیه؟

1.  کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) 📉
    مهم‌ترین و مشهورترین کاربرد! با استفاده از $N$ فیلتر 1x1، می‌تونیم تعداد کانال‌ها رو از $C_{in}$ به $N$ کاهش بدیم (یا افزایش، اما معمولاً برای کاهش استفاده می‌شه). این کار قبل از اعمال کانولوشن‌های پرهزینه‌تر مثل 3x3 یا 5x5، باعث کاهش شدید حجم محاسبات و پارامترها می‌شه بدون اینکه ابعاد مکانی (ارتفاع و عرض) تغییر کنه. این تکنیک قلب ماژول‌های Inception در معماری GoogLeNet است.

2.  افزودن غیرخطی بودن (Adding Non-linearity) 🧠
    بعد از هر لایه کانولوشن (حتی 1x1)، یک تابع فعال‌سازی مثل ReLU قرار می‌گیره. با اضافه کردن یک لایه کانولوشن 1x1 و یک ReLU بعد از آن، می‌تونیم یک لایه غیرخطی جدید به شبکه اضافه کنیم. این کار به مدل اجازه میده توابع پیچیده‌تری رو یاد بگیره، در حالی که میدان دید (Receptive Field) ثابت باقی می‌مونه.

3.  پیاده‌سازی مفهوم "Network in Network" 💡
    معماری "Network in Network" (NiN) ایده استفاده از میکرو-شبکه‌های عصبی به جای فیلترهای خطی ساده رو مطرح کرد. کانولوشن 1x1 دقیقاً همین کار رو انجام می‌ده و به عنوان یک پروژکتور بین کانالی عمل می‌کنه و ویژگی‌های پیچیده‌تری رو استخراج می‌کنه.

نتیجه‌گیری:
پس دفعه بعدی که یک کانولوشن 1x1 دیدید، بدونید که این یک ابزار قدرتمند و هوشمندانه برای ساختن شبکه‌های عمیق‌تر و بهینه‌تره، نه یک عملیات ساده و بی‌اهمیت! 🚀

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #شبکه_عصبی_پیچشی #پردازش_تصویر #دیپ_لرنینگ #کانولوشن
#AI #DeepLearning #CNN #Convolution #ComputerVision #1x1Convolution

@rss_ai_ir

🖼️➡️📊 چرا سیگنال را به تصویر تبدیل کنیم و به شبکه‌های CNN بدهیم؟

در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و مهندسی، داده‌ها به‌صورت سیگنال (مثلاً ارتعاشات، امواج صوتی یا داده‌های حسگر) جمع‌آوری می‌شوند. اما چرا این سیگنال‌ها را به تصویر تبدیل می‌کنیم و سپس با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) تحلیل می‌کنیم؟

🔹 دلایل اصلی:

1. 🎯 یادگیری ویژگی‌ها به‌صورت خودکار: CNNها در استخراج الگوهای مکانی و ساختاری بسیار قوی هستند. وقتی سیگنال را به دامنه‌ی زمانی-فرکانسی (مثل طیف‌نگار یا spectrogram) تبدیل کنیم، الگوهای پنهان بهتر آشکار می‌شوند.


2. 👁️ نمایش بصری غنی: تبدیل سیگنال به تصویر، اطلاعات ترکیبی زمان و فرکانس را به‌صورت همزمان ارائه می‌دهد که در حالت خام سیگنال به‌راحتی قابل‌مشاهده نیست.


3. ⚡ انتقال دانش (Transfer Learning): با تبدیل سیگنال به تصویر، می‌توان از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده‌ی بینایی ماشین (مثل ResNet یا EfficientNet) استفاده کرد و نیاز به داده‌ی کمتر داشت.


4. 🏭 کاربردهای صنعتی: در تشخیص خطا در موتورها، پایش وضعیت ماشین‌آلات، یا شناسایی عیوب مواد، تصاویر طیف‌نگار یا ویولت تبدیل به ورودی استاندارد برای CNN شده‌اند.



✅ نتیجه: با این رویکرد، سیگنال خام به داده‌ای تبدیل می‌شود که هم برای انسان قابل درک‌تر است و هم برای CNNها مناسب‌تر، و همین باعث دقت بالاتر در تشخیص و طبقه‌بندی می‌شود.

#هوش_مصنوعی #CNN #سیگنال #پردازش_تصویر #صنعت
@rss_ai_ir

🏛️ معماری ConvNeXt: نگاهی عمیق به CNN مدرنی که قواعد بازی را تغییر داد 🚀

در دنیای هیجان‌انگیز بینایی کامپیوتر 👁️، جایی که معماری‌های مختلف با هم رقابت می‌کنند، ConvNeXt همچنان به عنوان یک معماری کانولوشنی (CNN) خالص، قدرتمند و بسیار تأثیرگذار می‌درخشد. ✨ این مدل که در سال ۲۰۲۲ معرفی شد، ثابت کرد که با یک بازنگری هوشمندانه، CNNها می‌توانند پا به پای بهترین ترنسفورمرها حرکت کنند!

بیایید با هم سفری به دنیای این معماری جذاب داشته باشیم. 👇

---

🔬 ایده اصلی: مدرن‌سازی یک CNN کلاسیک (ResNet) 🧠

ایده‌ی پشت ConvNeXt بسیار هوشمندانه بود: به جای ساختن یک چیز کاملاً جدید، محققان یک معماری کلاسیک و موفق (ResNet) را برداشتند و گام به گام آن را با تکنیک‌های موفق ترنسفورمرها به‌روز کردند. 🛠️

این فرآیند مدرن‌سازی شامل چندین تغییر کلیدی بود:

۱. طراحی در سطح کلان 🏗️
* چیدمان بلاک‌ها: ساختار کلی شبکه تغییر کرد تا محاسبات، بیشتر روی مراحل میانی متمرکز شوند، درست مثل ترنسفورمرها.
* ورودی تکه‌تکه (Patchify): لایه اول شبکه طوری طراحی شد که تصویر را به تکه‌های کوچک تقسیم کند، دقیقاً مانند کاری که Vision Transformers (ViT) در ابتدای کار انجام می‌دهند. 🧩

۲. بلوک گردن‌بطری معکوس 🔄
* بلوک‌های سازنده‌ی شبکه با یک مدل کارآمدتر به نام "Inverted Bottleneck" جایگزین شدند. این بلوک‌ها که در MobileNetV2 هم استفاده شده بودند، محاسبات را بهینه‌تر می‌کنند. 🧱

۳. هسته‌های کانولوشن بزرگ‌تر 🔍
* شاید مهم‌ترین تغییر! اندازه هسته‌های کانولوشن (kernels) از 3x3 به 7x7 افزایش یافت. این کار به مدل اجازه می‌دهد تا بخش بسیار بزرگ‌تری از تصویر را ببیند (میدان دید وسیع‌تر) و الگوهای پیچیده‌تری را درک کند. 🖼️

۴. بهینه‌سازی‌های کوچک ولی حیاتی ⚙️
* تابع فعال‌سازی: تابع ReLU با GELU که نرم‌تر و مدرن‌تر است، جایگزین شد. ⚡
* نرمال‌سازی: به جای BatchNorm، از LayerNorm استفاده شد که پایداری بیشتری در طول آموزش دارد و از ترنسفورمرها به ارث برده شده است. 📊

---

🌟 چرا ConvNeXt هنوز هم مهم است؟

* اثبات قدرت CNNها 💪: این معماری به دنیا نشان داد که قدرت ترنسفورمرها فقط به خاطر مکانیزم "توجه" (Attention) نیست، بلکه کل طراحی معماری و روش آموزش اهمیت دارد. این کشف باعث شد تحقیقات روی CNNها دوباره جان بگیرد.
* سادگی و کارایی 🚀: ConvNeXt در مقایسه با بسیاری از ترنسفورمرها، طراحی ساده‌تری دارد و معمولاً در عمل سریع‌تر است. این یعنی برای کاربردهای دنیای واقعی یک گزینه عالی است!
* معماری الهام‌بخش 🤝: این مدل مثل یک پل بین دنیای CNNها و ترنسفورمرها عمل کرد و اصول طراحی آن، الهام‌بخش بسیاری از معماری‌های مدرن امروزی شده است.

---

جمع‌بندی نهایی ✅

همچنین ConvNeXt یک درس بزرگ در مهندسی هوش مصنوعی است. این معماری به ما یادآوری می‌کند که با ترکیب هوشمندانه بهترین ایده‌ها از حوزه‌های مختلف، می‌توان به راه‌حل‌هایی رسید که هم قدرتمند، هم کارآمد و هم الهام‌بخش باشند. 💡

#ConvNeXt #CNN #VisionTransformer #ComputerVision #DeepLearning #AI
#شبکه_کانولوشنی #بینایی_کامپیوتر #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #معماری_شبکه

@rss_ai_ir