اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله محاسبه‌پذیری طبقه‌بندی و یادگیری عمیق: از محدودیت‌های نظری تا امکان‌پذیری عملی از طریق کوانتیزاسیون

ترجمه فارسی مقاله محاسبه‌پذیری طبقه‌بندی و یادگیری عمیق: از محدودیت‌های نظری تا امکان‌پذیری عملی از طریق کوانتیزاسیون

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 Computability of Classification and Deep Learning: From Theoretical Limits to Practical Feasibility through Quantization
عنوان مقاله به فارسی محاسبه‌پذیری طبقه‌بندی و یادگیری عمیق: از محدودیت‌های نظری تا امکان‌پذیری عملی از طریق کوانتیزاسیون
نویسندگان Holger Boche, Vit Fojtik, Adalbert Fono, Gitta Kutyniok
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 33
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computational Complexity,یادگیری ماشین , پیچیدگی محاسباتی ,
توضیحات Submitted 12 August, 2024; originally announced August 2024. , MSC Class: 68T07; 68T05; 03D80; 65D15
توضیحات به فارسی ارائه شده 12 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، کلاس MSC: 68T07 ؛68T05 ؛03d80 ؛65d15

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 1,320,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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

The unwavering success of deep learning in the past decade led to the increasing prevalence of deep learning methods in various application fields. However, the downsides of deep learning, most prominently its lack of trustworthiness, may not be compatible with safety-critical or high-responsibility applications requiring stricter performance guarantees. Recently, several instances of deep learning applications have been shown to be subject to theoretical limitations of computability, undermining the feasibility of performance guarantees when employed on real-world computers. We extend the findings by studying computability in the deep learning framework from two perspectives: From an application viewpoint in the context of classification problems and a general limitation viewpoint in the context of training neural networks. In particular, we show restrictions on the algorithmic solvability of classification problems that also render the algorithmic detection of failure in computations in a general setting infeasible. Subsequently, we prove algorithmic limitations in training deep neural networks even in cases where the underlying problem is well-behaved. Finally, we end with a positive observation, showing that in quantized versions of classification and deep network training, computability restrictions do not arise or can be overcome to a certain degree.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

موفقیت بی بدیل یادگیری عمیق در دهه گذشته منجر به شیوع روزافزون روشهای یادگیری عمیق در زمینه های مختلف کاربردی شد.با این حال ، نقاط ضعف یادگیری عمیق ، برجسته ترین عدم اعتماد به نفس آن ، ممکن است با برنامه های ایمنی یا مسئولیت پذیری بالا سازگار نباشد که نیاز به تضمین عملکرد سختگیرانه تر دارند.اخیراً ، چندین مورد از برنامه های یادگیری عمیق نشان داده شده است که در معرض محدودیت های نظری محاسبه قرار می گیرند و امکان سنجی تضمین های عملکرد را هنگام استفاده در رایانه های دنیای واقعی تضعیف می کنند.ما با مطالعه محاسبه در چارچوب یادگیری عمیق از دو منظر یافته ها را گسترش می دهیم: از دیدگاه برنامه در زمینه مشکلات طبقه بندی و دیدگاه محدودیت کلی در زمینه آموزش شبکه های عصبی.به طور خاص ، ما محدودیت هایی را در مورد زنده بودن الگوریتمی مشکلات طبقه بندی نشان می دهیم که همچنین باعث تشخیص الگوریتمی عدم موفقیت در محاسبات در یک تنظیم کلی می شود.پس از آن ، ما محدودیت های الگوریتمی را در آموزش شبکه های عصبی عمیق حتی در مواردی که مشکل اساسی به خوبی رفتار می شود ، اثبات می کنیم.سرانجام ، ما با یک مشاهده مثبت به پایان می رسیم ، نشان می دهد که در نسخه های کمکی طبقه بندی و آموزش شبکه عمیق ، محدودیت های محاسباتی بوجود نمی آیند یا می توان تا حد معینی برطرف شد.

📚 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.