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
In this work, we present TinyTNAS, a novel hardware-aware multi-objective Neural Architecture Search (NAS) tool specifically designed for TinyML time series classification. Unlike traditional NAS methods that rely on GPU capabilities, TinyTNAS operates efficiently on CPUs, making it accessible for a broader range of applications. Users can define constraints on RAM, FLASH, and MAC operations to discover optimal neural network architectures within these parameters. Additionally, the tool allows for time-bound searches, ensuring the best possible model is found within a user-specified duration. By experimenting with benchmark dataset UCI HAR, PAMAP2, WISDM, MIT BIH, and PTB Diagnostic ECG Databas TinyTNAS demonstrates state-of-the-art accuracy with significant reductions in RAM, FLASH, MAC usage, and latency. For example, on the UCI HAR dataset, TinyTNAS achieves a 12x reduction in RAM usage, a 144x reduction in MAC operations, and a 78x reduction in FLASH memory while maintaining superior accuracy and reducing latency by 149x. Similarly, on the PAMAP2 and WISDM datasets, it achieves a 6x reduction in RAM usage, a 40x reduction in MAC operations, an 83x reduction in FLASH, and a 67x reduction in latency, all while maintaining superior accuracy. Notably, the search process completes within 10 minutes in a CPU environment. These results highlight TinyTNAS's capability to optimize neural network architectures effectively for resource-constrained TinyML applications, ensuring both efficiency and high performance. The code for TinyTNAS is available at the GitHub repository and can be accessed at https://github.com/BidyutSaha/TinyTNAS.git.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این کار ، ما TinytNAS ، یک ابزار جدید جستجوی معماری عصبی چند منظوره (NAS) را که به طور خاص برای طبقه بندی سری زمانی TinyML طراحی شده است ، ارائه می دهیم.بر خلاف روشهای سنتی NAS که به قابلیت های GPU متکی هستند ، Tinytnas به طور کارآمد بر روی CPU ها عمل می کند و آن را برای طیف گسترده تری از برنامه ها در دسترس قرار می دهد.کاربران می توانند محدودیت های مربوط به عملیات RAM ، Flash و MAC را برای کشف معماری بهینه شبکه عصبی در این پارامترها تعریف کنند.علاوه بر این ، این ابزار امکان جستجوهای محدود را فراهم می کند ، و اطمینان حاصل می کند که بهترین مدل ممکن در مدت زمان مشخص شده توسط کاربر یافت می شود.با آزمایش با مجموعه داده های معیار UCI HAR ، PAMAP2 ، WISDM ، MIT BIH ، و PTB Diagnostic ECG پایگاه داده های Tinytnas با کاهش قابل توجهی در RAM ، Flash ، MAC و تأخیر ، دقت پیشرفته را نشان می دهد.به عنوان مثال ، در مجموعه داده UCI HAR ، Tinytnas به کاهش 12 برابر در استفاده از RAM ، کاهش 144 برابر در عملیات MAC و کاهش 78 برابر حافظه فلاش در حالی که حفظ دقت برتر و کاهش تأخیر تا سال 149x می رسد.به طور مشابه ، در مجموعه داده های PAMAP2 و WISDM ، به کاهش 6 برابر میزان استفاده از رم ، کاهش 40 برابر عملیات MAC ، کاهش 83 برابر فلش و کاهش 67 برابر در تأخیر دست می یابد ، همه در حالی که دقت برتر را حفظ می کند.نکته قابل توجه ، فرآیند جستجو در طی 10 دقیقه در یک محیط CPU تکمیل می شود.این نتایج توانایی TinyTNAS را در بهینه سازی معماری شبکه عصبی به طور مؤثر برای برنامه های TINYML با منابع محدود ، و هم از کارایی و هم از عملکرد بالا برجسته می کند.کد tinytnas در مخزن GitHub در دسترس است و به https://github.com/bidyutsaha/tinytnas.git قابل دسترسی 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
