ترجمه فارسی مقاله آموزش ظهور کلاس تطبیقی: افزایش پایداری و تعمیم شبکه عصبی از طریق تکامل هدف پیشرونده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Adaptive Class Emergence Training: Enhancing Neural Network Stability and Generalization through Progressive Target Evolution
عنوان مقاله به فارسی آموزش ظهور کلاس تطبیقی: افزایش پایداری و تعمیم شبکه عصبی از طریق تکامل هدف پیشرونده
نویسندگان Jaouad Dabounou
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 18
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 8 September, 2024; v1 submitted 3 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 15 pages, 9 figures, 2 tables
توضیحات به فارسی ارسال شده در 8 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 15 صفحه ، 9 شکل ، 2 جدول
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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

Recent advancements in artificial intelligence, particularly deep neural networks, have pushed the boundaries of what is achievable in complex tasks. Traditional methods for training neural networks in classification problems often rely on static target outputs, such as one-hot encoded vectors, which can lead to unstable optimization and difficulties in handling non-linearities within data. In this paper, we propose a novel training methodology that progressively evolves the target outputs from a null vector to one-hot encoded vectors throughout the training process. This gradual transition allows the network to adapt more smoothly to the increasing complexity of the classification task, maintaining an equilibrium state that reduces the risk of overfitting and enhances generalization. Our approach, inspired by concepts from structural equilibrium in finite element analysis, has been validated through extensive experiments on both synthetic and real-world datasets. The results demonstrate that our method achieves faster convergence, improved accuracy, and better generalization, especially in scenarios with high data complexity and noise. This progressive training framework offers a robust alternative to classical methods, opening new perspectives for more efficient and stable neural network training.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی ، به ویژه شبکه های عصبی عمیق ، مرزهای آنچه را که در کارهای پیچیده قابل دستیابی است ، تحت فشار قرار داده است.روشهای سنتی برای آموزش شبکه های عصبی در مشکلات طبقه بندی اغلب به خروجی های هدف استاتیک مانند بردارهای رمزگذاری شده یک داغ متکی هستند ، که می تواند منجر به بهینه سازی ناپایدار و مشکلات در رسیدگی به غیر خطی ها در داده ها شود.در این مقاله ، ما یک روش آموزش جدید را پیشنهاد می کنیم که به تدریج خروجی های هدف را از یک بردار تهی به بردارهای رمزگذاری شده یک داغ در طول فرآیند آموزش تکامل می دهد.این انتقال تدریجی به شبکه اجازه می دهد تا با پیچیدگی روزافزون کار طبقه بندی ، هموار تر سازگار شود و حالت تعادل را حفظ کند که خطر ابتلا به بیش از حد را کاهش داده و تعمیم را تقویت می کند.رویکرد ما ، با الهام از مفاهیم تعادل ساختاری در تجزیه و تحلیل عناصر محدود ، از طریق آزمایش های گسترده در هر دو مجموعه داده مصنوعی و واقعی در دنیای واقعی تأیید شده است.نتایج نشان می دهد که روش ما به همگرایی سریعتر ، دقت بهبود یافته و تعمیم بهتر ، به ویژه در سناریوهایی با پیچیدگی و سر و صدای بالا دست می یابد.این چارچوب آموزشی مترقی یک جایگزین قوی برای روشهای کلاسیک ارائه می دهد و چشم اندازهای جدیدی را برای آموزش شبکه های عصبی کارآمدتر و پایدار باز می کند.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.