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
Power efficiency is plateauing in the standard digital electronics realm such that novel hardware, models, and algorithms are needed to reduce the costs of AI training. The combination of energy-based analog circuits and the Equilibrium Propagation (EP) algorithm constitutes one compelling alternative compute paradigm for gradient-based optimization of neural nets. Existing analog hardware accelerators, however, typically incorporate digital circuitry to sustain auxiliary non-weight-stationary operations, mitigate analog device imperfections, and leverage existing digital accelerators.This heterogeneous hardware approach calls for a new theoretical model building block. In this work, we introduce Feedforward-tied Energy-based Models (ff-EBMs), a hybrid model comprising feedforward and energy-based blocks accounting for digital and analog circuits. We derive a novel algorithm to compute gradients end-to-end in ff-EBMs by backpropagating and "eq-propagating" through feedforward and energy-based parts respectively, enabling EP to be applied to much more flexible and realistic architectures. We experimentally demonstrate the effectiveness of the proposed approach on ff-EBMs where Deep Hopfield Networks (DHNs) are used as energy-based blocks. We first show that a standard DHN can be arbitrarily split into any uniform size while maintaining performance. We then train ff-EBMs on ImageNet32 where we establish new SOTA performance in the EP literature (46 top-1 %). Our approach offers a principled, scalable, and incremental roadmap to gradually integrate self-trainable analog computational primitives into existing digital accelerators.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
راندمان انرژی در حال فلات در قلمرو استاندارد الکترونیک دیجیتال است به گونه ای که سخت افزار ، مدل ها و الگوریتم های جدید برای کاهش هزینه های آموزش AI مورد نیاز است.ترکیبی از مدارهای آنالوگ مبتنی بر انرژی و الگوریتم انتشار تعادل (EP) یک پارادایم محاسبات جایگزین قانع کننده برای بهینه سازی مبتنی بر شیب شبکه های عصبی است.شتاب دهنده های سخت افزاری آنالوگ موجود ، به طور معمول ، مدار دیجیتال را برای حفظ عملیات غیر ایستاده کمکی ، کاهش نواقص دستگاه آنالوگ ، و اهرم شتاب دهنده دیجیتال موجود را شامل می شود. این رویکرد سخت افزار ناهمگن خواستار ایجاد یک بلوک ساختمان جدید نظری است.در این کار ، ما مدل های مبتنی بر انرژی بسته بندی شده (FF-EBMS) را معرفی می کنیم ، یک مدل ترکیبی شامل بلوک های تغذیه ای و مبتنی بر انرژی که مدارهای دیجیتال و آنالوگ را تشکیل می دهند.ما یک الگوریتم جدید را برای محاسبه شیب به پایان به انتهای در FF-EBMS با استفاده از پشتیبان گیری و "پیش بینی EQ" از طریق قطعات تغذیه ای و مبتنی بر انرژی به دست می آوریم ، و این امکان را فراهم می کند تا EP برای معماری های بسیار انعطاف پذیر و واقعی تر استفاده شود.ما به طور تجربی اثربخشی رویکرد پیشنهادی در FF-EBMS را نشان می دهیم که در آن از شبکه های عمیق هاپفیلد (DHNS) به عنوان بلوک های مبتنی بر انرژی استفاده می شود.ما ابتدا نشان می دهیم که DHN استاندارد می تواند ضمن حفظ عملکرد ، به طور دلخواه به هر اندازه یکنواخت تقسیم شود.سپس FF-EBMS را در ImageNet32 آموزش می دهیم که در آن عملکرد جدید SOTA را در ادبیات EP ایجاد می کنیم (46 Top-1 ٪).رویکرد ما یک نقشه راه اصولی ، مقیاس پذیر و افزایشی را برای ادغام به تدریج بدوی محاسباتی آنالوگ خودآموز در شتاب دهنده های دیجیتال موجود 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
