Submitted 13 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: key words: Deep Neural Network, Inverse problems; Bayesian inference; Model based DNN structure, MaxEnt2024 conference, Gent University, Gent, Belgium, July 1-5, 2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 13 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: کلمات کلیدی: شبکه عصبی عمیق ، مشکلات معکوس ؛استنباط بیزی ؛ساختار DNN مبتنی بر مدل ، کنفرانس Maxent2024 ، دانشگاه جنت ، جنت ، بلژیک ، 1-5 ژوئیه 2024
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
Neural Networks (NN) has been used in many areas with great success. When a NN's structure (Model) is given, during the training steps, the parameters of the model are determined using an appropriate criterion and an optimization algorithm (Training). Then, the trained model can be used for the prediction or inference step (Testing). As there are also many hyperparameters, related to the optimization criteria and optimization algorithms, a validation step is necessary before its final use. One of the great difficulties is the choice of the NN's structure. Even if there are many "on the shelf" networks, selecting or proposing a new appropriate network for a given data, signal or image processing, is still an open problem. In this work, we consider this problem using model based signal and image processing and inverse problems methods. We classify the methods in five classes, based on: i) Explicit analytical solutions, ii) Transform domain decomposition, iii) Operator Decomposition, iv) Optimization algorithms unfolding, and v) Physics Informed NN methods (PINN). Few examples in each category are explained.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی (NN) در بسیاری از زمینه ها با موفقیت بسیار زیاد استفاده شده است.هنگامی که ساختار NN (مدل) داده می شود ، در مراحل آموزش ، پارامترهای مدل با استفاده از یک معیار مناسب و یک الگوریتم بهینه سازی (آموزش) تعیین می شوند.سپس از مدل آموزش دیده می توان برای مرحله پیش بینی یا استنباط (آزمایش) استفاده کرد.از آنجا که بسیاری از هایپرپارامترها نیز وجود دارند ، مربوط به معیارهای بهینه سازی و الگوریتم های بهینه سازی ، یک مرحله اعتبار سنجی قبل از استفاده نهایی آن ضروری است.یکی از مشکلات مهم ، انتخاب ساختار NN است.حتی اگر بسیاری از شبکه های "در قفسه" وجود داشته باشد ، انتخاب یا پیشنهاد یک شبکه مناسب جدید برای داده های خاص ، سیگنال یا پردازش تصویر ، هنوز یک مشکل باز است.در این کار ، ما این مشکل را با استفاده از سیگنال مبتنی بر مدل و پردازش تصویر و روشهای معکوس در نظر می گیریم.ما روشها را در پنج کلاس طبقه بندی می کنیم ، بر اساس: i) راه حل های تحلیلی صریح ، ب) تجزیه دامنه ، iii) تجزیه اپراتور ، IV) الگوریتم های بهینه سازی آشکار شدن ، و v) فیزیک روشهای NN (PINN) را آگاه می کند.چند نمونه در هر گروه توضیح داده شده است.
📚 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
