اکسپرس 24
کتاب هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

کتاب هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

تگ‌ها: Layer Importance Pruning pruning بهینه سازی مدل کاهش حجم مدل مدل های زبانی بزرگ هرس مدل هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • 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 کتاب همانجا 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

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • 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 کتاب همانجا 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.