کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The training of deep and/or convolutional neural networks (DNNs/CNNs) is traditionally done on servers with powerful CPUs and GPUs. Recent efforts have emerged to localize machine learning tasks fully on the edge. This brings advantages in reduced latency and increased privacy, but necessitates working with resource-constrained devices. Approaches for inference and training in mobile and edge devices based on pruning, quantization or incremental and transfer learning require trading off accuracy. Several works have explored distributing inference operations on mobile and edge clusters instead. However, there is limited literature on distributed training on the edge. Existing approaches all require a central, potentially powerful edge or cloud server for coordination or offloading. In this paper, we describe an approach for distributed CNN training exclusively on mobile and edge devices. Our approach is beneficial for the initial CNN layers that are feature map dominated. It is based on partitioning forward inference and back-propagation operations among devices through tiling and fusing to maximize locality and expose communication and memory-aware parallelism. We also introduce the concept of layer grouping to further fine-tune performance based on computation and communication trade-off. Results show that for a cluster of 2-6 quad-core Raspberry Pi3 devices, training of an object-detection CNN provides a 2x-15x speedup with respect to a single core and up to 8x reduction in memory usage per device, all without sacrificing accuracy. Grouping offers up to 1.5x speedup depending on the reference profile and batch size.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
آموزش شبکه های عصبی عمیق و/یا حلقوی (DNNS/CNN) به طور سنتی روی سرورهایی با CPU های قدرتمند و GPU انجام می شود.تلاش های اخیر برای بومی سازی کارهای یادگیری ماشین به طور کامل در لبه انجام شده است.این مزایا در کاهش تأخیر و افزایش حریم خصوصی به وجود می آورد ، اما نیاز به کار با دستگاه های محدود شده منابع دارد.رویکردهای استنباط و آموزش در دستگاههای موبایل و لبه مبتنی بر هرس ، کمیت یا افزایشی و یادگیری انتقال نیاز به تجارت دارد.چندین اثر به جای آن ، توزیع عملیات استنباط در خوشه های موبایل و لبه را مورد بررسی قرار داده اند.با این حال ، ادبیات محدودی در مورد آموزش توزیع شده در حاشیه وجود دارد.رویکردهای موجود برای هماهنگی یا بارگذاری ، نیاز به یک سرور مرکزی یا به طور بالقوه قدرتمند و یا ابر است.در این مقاله ، ما رویکردی را برای آموزش CNN توزیع شده منحصراً در دستگاه های تلفن همراه و لبه شرح می دهیم.رویکرد ما برای لایه های اولیه CNN که از ویژگی های نقشه حاکم هستند مفید است.این مبتنی بر پارتیشن بندی استنباط رو به جلو و عملیات بازگشت به عقب در بین دستگاه ها از طریق کاشی کاری و فیوز برای به حداکثر رساندن محل و افشای موازی سازی ارتباطات و حافظه است.ما همچنین مفهوم گروه بندی لایه را برای عملکرد دقیق بیشتر بر اساس محاسبات و تجارت ارتباطات معرفی می کنیم.نتایج نشان می دهد که برای یک خوشه 2-6 دستگاه Raspberry PI3 چهار هسته ای ، آموزش یک کشف شیء CNN یک سرعت 2x-15x را با توجه به یک هسته واحد و حداکثر 8 برابر کاهش در استفاده از حافظه در هر دستگاه فراهم می کند ، همه بدون قربانی کردندقتگروه بندی بسته به مشخصات مرجع و اندازه دسته ای ، حداکثر سرعت 1.5 برابر را ارائه می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
