ترجمه فارسی مقاله تقویت یادگیری عمیق با نزول گرادیان بهینه: روش‌های عددی پل زدن و آموزش شبکه عصبی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Enhancing Deep Learning with Optimized Gradient Descent: Bridging Numerical Methods and Neural Network Training
عنوان مقاله به فارسی تقویت یادگیری عمیق با نزول گرادیان بهینه: روش‌های عددی پل زدن و آموزش شبکه عصبی
نویسندگان Yuhan Ma, Dan Sun, Erdi Gao, Ningjing Sang, Iris Li, Guanming Huang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 7 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال 7 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

Optimization theory serves as a pivotal scientific instrument for achieving optimal system performance, with its origins in economic applications to identify the best investment strategies for maximizing benefits. Over the centuries, from the geometric inquiries of ancient Greece to the calculus contributions by Newton and Leibniz, optimization theory has significantly advanced. The persistent work of scientists like Lagrange, Cauchy, and von Neumann has fortified its progress. The modern era has seen an unprecedented expansion of optimization theory applications, particularly with the growth of computer science, enabling more sophisticated computational practices and widespread utilization across engineering, decision analysis, and operations research. This paper delves into the profound relationship between optimization theory and deep learning, highlighting the omnipresence of optimization problems in the latter. We explore the gradient descent algorithm and its variants, which are the cornerstone of optimizing neural networks. The chapter introduces an enhancement to the SGD optimizer, drawing inspiration from numerical optimization methods, aiming to enhance interpretability and accuracy. Our experiments on diverse deep learning tasks substantiate the improved algorithm's efficacy. The paper concludes by emphasizing the continuous development of optimization theory and its expanding role in solving intricate problems, enhancing computational capabilities, and informing better policy decisions.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

نظریه بهینه سازی به عنوان یک ابزار علمی محوری برای دستیابی به عملکرد بهینه سیستم ، با منشأ آن در برنامه های اقتصادی برای شناسایی بهترین استراتژی های سرمایه گذاری برای به حداکثر رساندن مزایا ، خدمت می کند.در طول قرن ها ، از سوالات هندسی یونان باستان گرفته تا کمک های حساب توسط نیوتن و لایب نیتس ، نظریه بهینه سازی به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است.کار مداوم دانشمندان مانند LaGrange ، Cauchy و Von Neumann پیشرفت خود را تقویت کرده است.دوران مدرن شاهد گسترش بی سابقه ای از برنامه های تئوری بهینه سازی ، به ویژه با رشد علوم کامپیوتر ، امکان انجام شیوه های محاسباتی پیشرفته تر و استفاده گسترده در مهندسی ، تجزیه و تحلیل تصمیم گیری و تحقیقات عملیات است.این مقاله به رابطه عمیق بین تئوری بهینه سازی و یادگیری عمیق می پردازد ، و برجسته بودن همه چیز مشکلات بهینه سازی در حالت دوم است.ما الگوریتم نزول شیب و انواع آن را کشف می کنیم ، که سنگ بنای بهینه سازی شبکه های عصبی است.این فصل پیشرفتی را برای بهینه ساز SGD معرفی می کند ، و الهام بخش از روش های بهینه سازی عددی ، با هدف تقویت تفسیر و صحت است.آزمایشات ما در مورد کارهای مختلف یادگیری عمیق ، اثربخشی الگوریتم بهبود یافته را اثبات می کند.این مقاله با تأکید بر توسعه مستمر نظریه بهینه سازی و نقش در حال گسترش آن در حل مشکلات پیچیده ، تقویت قابلیت های محاسباتی و اطلاع رسانی تصمیمات بهتر سیاست نتیجه گیری می شود.

📚 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.