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
Deep convolutional neural networks (CNNs) have been shown to be very successful in a wide range of image processing applications. However, due to their increasing number of model parameters and an increasing availability of large amounts of training data, parallelization strategies to efficiently train complex CNNs are necessary. In previous work by the authors, a novel model parallel CNN architecture was proposed which is loosely inspired by domain decomposition. In particular, the novel network architecture is based on a decomposition of the input data into smaller subimages. For each of these subimages, local CNNs with a proportionally smaller number of parameters are trained in parallel and the resulting local classifications are then aggregated in a second step by a dense feedforward neural network (DNN). In the present work, we compare the resulting CNN-DNN architecture to less costly alternatives to combine the local classifications into a final, global decision. Additionally, we investigate the performance of the CNN-DNN trained as one coherent model as well as using a transfer learning strategy, where the parameters of the pre-trained local CNNs are used as initial values for a subsequently trained global coherent CNN-DNN model.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نشان داده شده است که شبکه های عصبی عمیق (CNN) در طیف گسترده ای از برنامه های پردازش تصویر بسیار موفق هستند.با این حال ، به دلیل افزایش تعداد پارامترهای مدل و افزایش در دسترس بودن مقادیر زیادی از داده های آموزشی ، استراتژی های موازی سازی برای آموزش کارآمد CNN های پیچیده ضروری است.در کارهای قبلی نویسندگان ، یک مدل جدید معماری CNN موازی ارائه شده است که به راحتی از تجزیه دامنه الهام گرفته شده است.به طور خاص ، معماری شبکه جدید مبتنی بر تجزیه داده های ورودی به زیرزمین های کوچکتر است.برای هر یک از این زیرزمین ها ، CNN های محلی با تعداد متناسب با تعداد پارامترهای متناسب به صورت موازی آموزش می بینند و طبقه بندی های محلی حاصل از آن در مرحله دوم توسط یک شبکه عصبی متراکم (DNN) جمع می شوند.در کار حاضر ، ما معماری CNN-DNN حاصل را با گزینه های کم هزینه تر مقایسه می کنیم تا طبقه بندی های محلی را در یک تصمیم نهایی و جهانی ترکیب کنیم.علاوه بر این ، ما عملکرد CNN-DNN را که به عنوان یک مدل منسجم آموزش داده شده و همچنین با استفاده از یک استراتژی یادگیری انتقال ، بررسی می کنیم ، جایی که پارامترهای CNN های محلی از پیش آموزش داده شده به عنوان مقادیر اولیه برای یک مدل CNN-DNN منسجم جهانی آموزش دیده استفاده می شوند.بشر
📚 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
