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
Federated Class Continual Learning (FCCL) merges the challenges of distributed client learning with the need for seamless adaptation to new classes without forgetting old ones. The key challenge in FCCL is catastrophic forgetting, an issue that has been explored to some extent in Continual Learning (CL). However, due to privacy preservation requirements, some conventional methods, such as experience replay, are not directly applicable to FCCL. Existing FCCL methods mitigate forgetting by generating historical data through federated training of GANs or data-free knowledge distillation. However, these approaches often suffer from unstable training of generators or low-quality generated data, limiting their guidance for the model. To address this challenge, we propose a novel method of data replay based on diffusion models. Instead of training a diffusion model, we employ a pre-trained conditional diffusion model to reverse-engineer each class, searching the corresponding input conditions for each class within the model's input space, significantly reducing computational resources and time consumption while ensuring effective generation. Furthermore, we enhance the classifier's domain generalization ability on generated and real data through contrastive learning, indirectly improving the representational capability of generated data for real data. Comprehensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing baselines. Code is available at https://github.com/jinglin-liang/DDDR.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری مداوم کلاس فدرال (FCCL) چالش های یادگیری مشتری توزیع شده را با نیاز به سازگاری یکپارچه با کلاس های جدید بدون فراموش کردن موارد قدیمی ادغام می کند.چالش اصلی در FCCL فراموشی فاجعه بار است ، موضوعی که تا حدی در یادگیری مداوم (CL) مورد بررسی قرار گرفته است.با این حال ، به دلیل الزامات حفظ حریم خصوصی ، برخی از روش های متعارف ، مانند پخش مجدد تجربه ، مستقیماً برای FCCL کاربرد ندارند.روشهای FCCL موجود با تولید داده های تاریخی از طریق آموزش فدرال GANS یا تقطیر دانش بدون داده ، فراموشی را کاهش می دهد.با این حال ، این رویکردها اغلب از آموزش ناپایدار ژنراتورها یا داده های تولید شده با کیفیت پایین رنج می برند و راهنمایی آنها را برای مدل محدود می کنند.برای پرداختن به این چالش ، ما یک روش جدید از پخش مجدد داده ها را بر اساس مدل های انتشار پیشنهاد می کنیم.به جای آموزش یک مدل انتشار ، ما از یک مدل انتشار شرطی از پیش آموزش داده شده برای مهندسی معکوس در هر کلاس استفاده می کنیم ، و در جستجوی شرایط ورودی مربوطه برای هر کلاس در فضای ورودی مدل ، به طور قابل توجهی منابع محاسباتی و مصرف زمان را به طور قابل توجهی کاهش می دهیم.علاوه بر این ، ما توانایی تعمیم دامنه طبقه بندی کننده را بر روی داده های تولید شده و واقعی از طریق یادگیری متضاد ، به طور غیرمستقیم بهبود توانایی بازنمایی داده های تولید شده برای داده های واقعی را تقویت می کنیم.آزمایش های جامع نشان می دهد که روش ما به طور قابل توجهی از خطوط موجود بهتر عمل می کند.کد در https://github.com/jinglin-liang/dddr در دسترس است.
📚 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
