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
Variational Autoencoders (VAEs), as a form of deep generative model, have been widely used in recent years, and shown great great peformance in a number of different domains, including image generation and anomaly detection, etc.. This paper aims to explore neural network model compression method based on VAE. The experiment uses different neural network models for MNIST recognition as compression targets, including Feedforward Neural Network (FNN), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). These models are the most basic models in deep learning, and other more complex and advanced models are based on them or inherit their features and evolve. In the experiment, the first step is to train the models mentioned above, each trained model will have different accuracy and number of total parameters. And then the variants of parameters for each model are processed as training data in VAEs separately, and the trained VAEs are tested by the true model parameters. The experimental results show that using the latent space as a representation of the model compression can improve the compression rate compared to some traditional methods such as pruning and quantization, meanwhile the accuracy is not greatly affected using the model parameters reconstructed based on the latent space. In the future, a variety of different large-scale deep learning models will be used more widely, so exploring different ways to save time and space on saving or transferring models will become necessary, and the use of VAE in this paper can provide a basis for these further explorations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
Autoencoders های متنوع (VAES) ، به عنوان نوعی مدل تولید عمیق ، در سالهای اخیر به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته و در تعدادی از حوزه های مختلف از جمله تولید تصویر و تشخیص ناهنجاری و غیره نشان داده شده است.روش فشرده سازی مدل شبکه بر اساس VAE.این آزمایش از مدل های مختلف شبکه عصبی برای تشخیص MNIST به عنوان اهداف فشرده سازی ، از جمله شبکه عصبی Feedforward (FNN) ، شبکه عصبی حلقوی (CNN) ، شبکه عصبی مکرر (RNN) و حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) استفاده می کند.این مدل ها اساسی ترین مدل ها در یادگیری عمیق هستند و سایر مدلهای پیچیده تر و پیشرفته تر مبتنی بر آنها هستند یا ویژگی های آنها را به ارث می برند و تکامل می یابند.در آزمایش ، اولین قدم آموزش مدلهای ذکر شده در بالا است ، هر مدل آموزش دیده دقت و تعداد پارامترهای کل را خواهد داشت.و سپس انواع پارامترها برای هر مدل به عنوان داده های آموزش در VAE ها به طور جداگانه پردازش می شوند و VAE های آموزش دیده توسط پارامترهای مدل واقعی آزمایش می شوند.نتایج تجربی نشان می دهد که استفاده از فضای نهفته به عنوان بازنمایی از فشرده سازی مدل می تواند میزان فشرده سازی را در مقایسه با برخی از روشهای سنتی مانند هرس و کمیت بهبود بخشد ، در عین حال دقت با استفاده از پارامترهای مدل بازسازی شده بر اساس فضای نهفته تأثیر زیادی ندارد.در آینده انواع مختلفی از مدل های مختلف یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ به طور گسترده تری مورد استفاده قرار می گیرد ، بنابراین کاوش در راه های مختلف برای صرفه جویی در وقت و مکان در صرفه جویی یا انتقال مدل ها ضروری می شود و استفاده از VAE در این مقاله می تواند پایه ای را فراهم کندبرای این کاوش های بیشتر
📚 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
