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
With the rise of deep learning technology in practical applications, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been able to assist humans in solving many real-world problems. To enhance the performance of CNNs, numerous network architectures have been explored. Some of these architectures are designed based on the accumulated experience of researchers over time, while others are designed through neural architecture search methods. The improvements made to CNNs by the aforementioned methods are quite significant, but most of the improvement methods are limited in reality by model size and environmental constraints, making it difficult to fully realize the improved performance. In recent years, research has found that many CNN structures can be explained by the discretization of ordinary differential equations. This implies that we can design theoretically supported deep network structures using higher-order numerical difference methods. It should be noted that most of the previous CNN model structures are based on low-order numerical methods. Therefore, considering that the accuracy of linear multi-step numerical difference methods is higher than that of the forward Euler method, this paper proposes a stacking scheme based on the linear multi-step method. This scheme enhances the performance of ResNet without increasing the model size and compares it with the Runge-Kutta scheme. The experimental results show that the performance of the stacking scheme proposed in this paper is superior to existing stacking schemes (ResNet and HO-ResNet), and it has the capability to be extended to other types of neural networks.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با افزایش فناوری یادگیری عمیق در کاربردهای عملی ، شبکه های عصبی حلقوی (CNN) توانسته اند به انسان در حل بسیاری از مشکلات دنیای واقعی کمک کنند.برای تقویت عملکرد CNN ها ، معماری های بیشماری شبکه مورد بررسی قرار گرفته است.برخی از این معماری ها بر اساس تجربه انباشته محققان به مرور زمان طراحی شده اند ، در حالی که برخی دیگر از طریق روش های جستجوی معماری عصبی طراحی شده اند.پیشرفت های انجام شده به CNN توسط روشهای فوق کاملاً قابل توجه است ، اما بیشتر روشهای بهبود در واقعیت با توجه به اندازه مدل و محدودیت های محیطی محدود هستند و تحقق کامل عملکرد بهبود یافته را دشوار می کند.در سالهای اخیر ، تحقیقات نشان داده اند که بسیاری از ساختارهای CNN را می توان با گسسته سازی معادلات دیفرانسیل معمولی توضیح داد.این بدان معنی است که ما می توانیم با استفاده از روشهای اختلاف عددی با مرتبه بالاتر ، ساختارهای شبکه عمیق پشتیبانی شده را طراحی کنیم.لازم به ذکر است که بیشتر ساختارهای قبلی مدل CNN بر اساس روشهای عددی با مرتبه کم است.بنابراین ، با توجه به اینکه دقت روشهای اختلاف عددی چند مرحله ای خطی از روش اویلر رو به جلو است ، این مقاله یک طرح انباشت را بر اساس روش چند مرحله ای خطی ارائه می دهد.این طرح عملکرد RESNET را بدون افزایش اندازه مدل تقویت می کند و آن را با طرح Runge-Kutta مقایسه می کند.نتایج تجربی نشان می دهد که عملکرد طرح انباشت ارائه شده در این مقاله نسبت به طرح های انباشت موجود (Resnet و Ho-Resnet) برتر است و این توانایی را دارد که به انواع دیگر شبکه های عصبی گسترش یابد.
📚 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
