ترجمه فارسی مقاله آموزش قوی شبکه های عصبی با دقت و پراکندگی دلخواه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Robust Training of Neural Networks at Arbitrary Precision and Sparsity
عنوان مقاله به فارسی آموزش قوی شبکه های عصبی با دقت و پراکندگی دلخواه
نویسندگان Chengxi Ye, Grace Chu, Yanfeng Liu, Yichi Zhang, Lukasz Lew, Andrew Howard
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 12
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Computation and Language,Computer Vision and Pattern Recognition,Numerical Analysis,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , محاسبات و زبان , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , تجزیه و تحلیل عددی ,
توضیحات Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
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

The discontinuous operations inherent in quantization and sparsification introduce obstacles to backpropagation. This is particularly challenging when training deep neural networks in ultra-low precision and sparse regimes. We propose a novel, robust, and universal solution: a denoising affine transform that stabilizes training under these challenging conditions. By formulating quantization and sparsification as perturbations during training, we derive a perturbation-resilient approach based on ridge regression. Our solution employs a piecewise constant backbone model to ensure a performance lower bound and features an inherent noise reduction mechanism to mitigate perturbation-induced corruption. This formulation allows existing models to be trained at arbitrarily low precision and sparsity levels with off-the-shelf recipes. Furthermore, our method provides a novel perspective on training temporal binary neural networks, contributing to ongoing efforts to narrow the gap between artificial and biological neural networks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

عملیات ناپیوسته ذاتی در تعیین کمیت و پاریس موانعی را برای بازگشت به عقب می بخشد.این امر به ویژه در هنگام آموزش شبکه های عصبی عمیق در رژیم های با دقت و پراکنده بسیار چالش برانگیز است.ما یک راه حل رمان ، قوی و جهانی را پیشنهاد می کنیم: یک تحول وابسته به Denoising که آموزش را در این شرایط چالش برانگیز تثبیت می کند.با تدوین کمیت و کمبود به عنوان آشفتگی در طول آموزش ، ما یک رویکرد مقاوم در برابر آشفتگی را بر اساس رگرسیون ریج استخراج می کنیم.راه حل ما از یک مدل ستون فقرات ثابت پراکنده برای اطمینان از عملکرد پایین تر استفاده می کند و دارای مکانیسم کاهش سر و صدای ذاتی برای کاهش فساد ناشی از آشفتگی است.این فرمولاسیون اجازه می دهد تا مدل های موجود در سطح خودسرانه با دقت و سطح کمبود با دستور العمل های خارج از قفسه آموزش ببینند.علاوه بر این ، روش ما دیدگاه جدیدی در مورد آموزش شبکه های عصبی باینری زمانی ارائه می دهد و به تلاش های مداوم برای محدود کردن شکاف بین شبکه های عصبی مصنوعی و بیولوژیکی کمک 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.