فلش‌کارت‌های آموزشی هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها
• 2. مبانی هرس شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. مفهوم پارامترهای اضافی در شبکه‌های عصبی
• 4. اهمیت و کاربردهای هرس در مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. مروری بر روش‌های سنتی هرس
• 6. شناخت انواع هرس: ساختاری و غیرساختاری
• 7. فاکتورهای تعیین‌کننده اهمیت پارامترها
• 8. شاخص‌های کمی برای سنجش اهمیت وزن‌ها
• 9. اندازه‌گیری اهمیت بر اساس گرادیان
• 10. اهمیت مبتنی بر تاثیر بر تابع هزینه
• 11. شاخص‌های مبتنی بر مقادیر وزن‌ها
• 12. روش‌های هرس مبتنی بر مشتقات مرتبه دوم
• 13. ماتریس هسین و کاربرد آن در هرس
• 14. تخمین مشتقات مرتبه دوم
• 15. روش‌های تقریبی برای محاسبه هسین
• 16. هرس مبتنی بر اطلاعات (Information-based Pruning)
• 17. آنتروپی و کاربرد آن در سنجش اهمیت
• 18. هرس مبتنی بر داده (Data-driven Pruning)
• 19. تاثیر حذف وزن بر عملکرد مدل
• 20. ارزیابی ریسک حذف پارامترها
• 21. روش‌های هرس مبتنی بر خودکارسازی (Automated Pruning)
• 22. یادگیری هرس (Pruning Learning)
• 23. معماری‌های خودسازگار (Self-adapting Architectures)
• 24. ترکیب هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
• 25. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 26. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 27. هم‌افزایی هرس و کوانتیزاسیون
• 28. هرس در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
• 29. اهمیت فیلترها در CNN
• 30. هرس فیلترها و کانال‌ها
• 31. کاربرد هرس در CNN برای پردازش تصویر
• 32. هرس در شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 33. مدیریت حافظه و وابستگی‌های زمانی
• 34. هرس نورون‌ها و اتصالات در RNN
• 35. کاربرد هرس در RNN برای پردازش زبان طبیعی
• 36. هرس در مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 37. مکانیسم توجه و اهمیت آن
• 38. هرس لایه‌های توجه و نورون‌های Feed-forward
• 39. کاربرد هرس در ترنسفورمرها برای NLP
• 40. روش‌های هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 41. چرخه‌های هرس و بازآموزی (Fine-tuning)
• 42. اهمیت تنظیم نرخ هرس در هر تکرار
• 43. دستیابی به نسبت فشردگی بالا
• 44. روش‌های هرس در زمان آموزش (Pruning during Training)
• 45. هم‌زمان‌سازی هرس و یادگیری وزن‌ها
• 46. روش‌های مبتنی بر Regularization برای هرس
• 47. تاثیر L1 و L0 Regularization بر هرس
• 48. هرس مبتنی بر مکانیزم‌های توجه در زمان آموزش
• 49. ابزارهای نرم‌افزاری برای هرس
• 50. کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق و پشتیبانی از هرس
• 51. پیاده‌سازی سفارشی الگوریتم‌های هرس
• 52. بهینه‌سازی سخت‌افزاری مدل‌های هرس شده
• 53. سخت‌افزارهای تخصصی برای شبکه‌های فشرده
• 54. تاثیر هرس بر مصرف توان و حافظه
• 55. کاربرد هرس در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 56. فشرده‌سازی مدل برای موبایل و اینترنت اشیا
• 57. محدودیت‌های محاسباتی و حافظه در دستگاه‌های لبه
• 58. هرس و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 59. تاثیر هرس بر امنیت مدل‌ها
• 60. روش‌های هرس برای جلوگیری از حملات adversarial
• 61. کاربرد هرس در مدل‌های تشخیص نفوذ
• 62. هرس و تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
• 63. شناخت ویژگی‌های مهم مدل پس از هرس
• 64. ارتباط بین هرس و توضیح‌پذیری مدل
• 65. مطالعات موردی هرس در کاربردهای واقعی
• 66. هرس در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. هرس در تشخیص بیماری‌ها
• 68. هرس در خودروهای خودران
• 69. هرس در رباتیک
• 70. هرس برای مدل‌های تولید محتوا
• 71. چالش‌های پیش رو در هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها
• 72. معیارهای ارزیابی جامع مدل‌های هرس شده
• 73. روش‌های جدید و تحقیقات آینده در هرس
• 74. هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها و معماری‌های مولد
• 75. ترکیب هرس با یادگیری تقویتی
• 76. هرس و تاثیر آن بر پایداری مدل
• 77. بهینه‌سازی هرس برای مدل‌های بزرگ مقیاس
• 78. هرس و کارایی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 79. تاثیر هرس بر توزیع وزن‌ها
• 80. روش‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 81. هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها در زمان اجرا
• 82. مدل‌های خود-تطبیق‌پذیر (Self-adapting Models)
• 83. اهمیت لایه‌های کانولوشنی در CNN
• 84. اهمیت لایه‌های بازگشتی در RNN
• 85. اهمیت لایه‌های توجه در ترنسفورمر
• 86. اهمیت لایه‌های Feed-forward
• 87. هرس لایه‌های غیرضروری
• 88. تعیین اهمیت لایه‌ها بر اساس معیارهای مختلف
• 89. تکنیک‌های بازسازی لایه‌ها پس از هرس
• 90. ارزیابی تاثیر هرس لایه‌ها بر عملکرد کلی
• 91. بهینه‌سازی انتخاب لایه‌ها برای هرس
• 92. هرس لایه‌ها با حفظ حداقل عملکرد