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
Deep learning models have been shown to be a powerful solution for Time Series Classification (TSC). State-of-the-art architectures, while producing promising results on the UCR and the UEA archives , present a high number of trainable parameters. This can lead to long training with high CO2 emission, power consumption and possible increase in the number of FLoating-point Operation Per Second (FLOPS). In this paper, we present a new architecture for TSC, the Light Inception with boosTing tEchnique (LITE) with only 2.34% of the number of parameters of the state-of-the-art InceptionTime model, while preserving performance. This architecture, with only 9, 814 trainable parameters due to the usage of DepthWise Separable Convolutions (DWSC), is boosted by three techniques: multiplexing, custom filters, and dilated convolution. The LITE architecture, trained on the UCR, is 2.78 times faster than InceptionTime and consumes 2.79 times less CO2 and power. To evaluate the performance of the proposed architecture on multivariate time series data, we adapt LITE to handle multivariate time series, we call this version LITEMV. To bring theory into application, we also conducted experiments using LITEMV on multivariate time series representing human rehabilitation movements, showing that LITEMV not only is the most efficient model but also the best performing for this application on the Kimore dataset, a skeleton based human rehabilitation exercises dataset. Moreover, to address the interpretability of LITEMV, we present a study using Class Activation Maps to understand the classification decision taken by the model during evaluation.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های یادگیری عمیق یک راه حل قدرتمند برای طبقه بندی سری زمانی (TSC) است.معماری های پیشرفته ، ضمن تولید نتایج امیدوارکننده در UCR و بایگانی UEA ، تعداد زیادی از پارامترهای قابل آموزش را ارائه می دهند.این می تواند منجر به آموزش طولانی با انتشار CO2 بالا ، مصرف برق و افزایش احتمالی تعداد عملکرد نقطه شناور در ثانیه (FLOPS) شود.در این مقاله ، ما یک معماری جدید برای TSC ارائه می دهیم ، شروع نور با تکنیک تقویت کننده (LITE) تنها با 2.34 ٪ از تعداد پارامترهای مدل پیشرفته ترین زمان ، ضمن حفظ عملکرد.این معماری ، تنها با 9 ، 814 پارامترهای قابل آموزش به دلیل استفاده از پیچیدگی های جدا شده عمق (DWSC) ، با سه تکنیک تقویت می شود: چند برابر ، فیلترهای سفارشی و کلوپول گشاد.معماری Lite ، که در UCR آموزش دیده است ، 2.78 برابر سریعتر از زمان شروع است و 2.79 برابر کمتر CO2 و قدرت مصرف می کند.برای ارزیابی عملکرد معماری پیشنهادی در داده های سری زمانی چند متغیره ، ما LITE را برای رسیدگی به سری های زمانی چند متغیره سازگار می کنیم ، ما این نسخه را LITEMV می نامیم.برای به کار بردن تئوری ، ما همچنین آزمایشاتی را با استفاده از LITEMV در سری زمانی چند متغیره که نشان دهنده حرکات توانبخشی انسان است ، انجام دادیم ، نشان می دهد که LITEMV نه تنها کارآمدترین مدل بلکه بهترین عملکرد برای این برنامه در مجموعه داده کیمور است ، یک تمرین توانبخشی انسانی مبتنی بر اسکلتمجموعه دادهعلاوه بر این ، برای پرداختن به تفسیر قابلیت LITEMV ، ما یک مطالعه را با استفاده از نقشه های فعال سازی کلاس ارائه می دهیم تا تصمیم طبقه بندی گرفته شده توسط مدل را در طول ارزیابی درک کنیم.
📚 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
