ترجمه فارسی مقاله کمی سازی ظهور در شبکه های عصبی: بینش از پویایی هرس و آموزش

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 Quantifying Emergence in Neural Networks: Insights from Pruning and Training Dynamics
عنوان مقاله به فارسی کمی سازی ظهور در شبکه های عصبی: بینش از پویایی هرس و آموزش
نویسندگان Faisal AlShinaifi, Zeyad Almoaigel, Johnny Jingze Li, Abdulla Kuleib, Gabriel A. Silva
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 15
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 2 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 2 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

Emergence, where complex behaviors develop from the interactions of simpler components within a network, plays a crucial role in enhancing neural network capabilities. We introduce a quantitative framework to measure emergence during the training process and examine its impact on network performance, particularly in relation to pruning and training dynamics. Our hypothesis posits that the degree of emergence, defined by the connectivity between active and inactive nodes, can predict the development of emergent behaviors in the network. Through experiments with feedforward and convolutional architectures on benchmark datasets, we demonstrate that higher emergence correlates with improved trainability and performance. We further explore the relationship between network complexity and the loss landscape, suggesting that higher emergence indicates a greater concentration of local minima and a more rugged loss landscape. Pruning, which reduces network complexity by removing redundant nodes and connections, is shown to enhance training efficiency and convergence speed, though it may lead to a reduction in final accuracy. These findings provide new insights into the interplay between emergence, complexity, and performance in neural networks, offering valuable implications for the design and optimization of more efficient architectures.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ظهور ، جایی که رفتارهای پیچیده از تعامل اجزای ساده تر در یک شبکه ایجاد می شود ، نقش مهمی در تقویت قابلیت های شبکه عصبی ایفا می کند.ما یک چارچوب کمی برای اندازه گیری ظهور در طی فرایند آموزش و بررسی تأثیر آن بر عملکرد شبکه ، به ویژه در رابطه با دینامیک هرس و آموزش ، معرفی می کنیم.فرضیه ما بیان می کند که میزان ظهور ، تعریف شده توسط اتصال بین گره های فعال و غیرفعال ، می تواند توسعه رفتارهای نوظهور در شبکه را پیش بینی کند.از طریق آزمایشات با معماری های Feedforward و Convolutional در مجموعه داده های معیار ، ما نشان می دهیم که ظهور بالاتر با قابلیت آموزش و عملکرد بهبود یافته ارتباط دارد.ما در ادامه رابطه بین پیچیدگی شبکه و چشم انداز ضرر را بررسی می کنیم ، نشان می دهد که ظهور بالاتر نشانگر غلظت بیشتر حداقل محلی و منظره ضرر ناهموار است.هرس ، که با از بین بردن گره ها و اتصالات زائد ، پیچیدگی شبکه را کاهش می دهد ، باعث افزایش راندمان آموزش و سرعت همگرایی می شود ، اگرچه ممکن است منجر به کاهش دقت نهایی شود.این یافته ها بینش جدیدی در مورد تعامل بین ظهور ، پیچیدگی و عملکرد در شبکه های عصبی ارائه می دهد و پیامدهای ارزشمندی را برای طراحی و بهینه سازی معماری های کارآمدتر 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.

🎯 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.