اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی واگذاری وزن بر پایه اپوک در یادگیری عمیق

کتاب پیاده‌سازی واگذاری وزن بر پایه اپوک در یادگیری عمیق

تگ‌ها: AI Optimization Custom Optimizer Deep Learning Epoch Based Training Epoch-wise Weight Update L2 Regularization Learning Rate Scheduling Machine Learning Model Training Neural Network Optimization PyTorch Regularization Techniques TensorFlow Transfer Learning Weight Decay

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 پیاده‌سازی واگذاری وزن بر پایه اپوک در یادگیری عمیق

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی عمیق

موضوع میانی: مراقبت وزن و تنظیم یادگیری در شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر واگذاری وزن (Weight Decay)
  • 2. مروری بر اصول بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 3. تفاوت واگذاری وزن و منظم‌سازی L2
  • 4. مراحل یک اپوک (Epoch) در فرآیند آموزش
  • 5. نقش تعداد اپوک در همگرا شدن مدل
  • 6. محاسبهٔ مقدار واگذاری وزن در هر اپوک
  • 7. تنظیم پارامتر واگذاری وزن به صورت خطی
  • 8. تنظیم پارامتر واگذاری وزن به صورت نمایی
  • 9. تنظیم پارامتر واگذاری وزن به صورت گامی
  • 10. تاثیر واگذاری وزن بر یادگیری نرخ یادگیری
  • 11. یکپارچه‌سازی واگذاری وزن با بهینه‌سازهای مختلف
  • 12. پیاده‌سازی واگذاری وزن در فریم‌ورک PyTorch
  • 13. پیاده‌سازی واگذاری وزن در فریم‌ورک TensorFlow
  • 14. نوشتن یک کلاس واگذاری وزن سفارشی
  • 15. استفاده از هوک‌ها برای به‌روزرسانی وزن در اپوک
  • 16. مدیریت وضعیت بهینه‌ساز در طول آموزش
  • 17. ذخیره و بازیابی وضعیت واگذاری وزن
  • 18. تنظیم هyperparameterهای واگذاری وزن
  • 19. ارزیابی تاثیر واگذاری وزن بر دقت مدل
  • 20. مقایسهٔ روش‌های مختلف واگذاری وزن
  • 21. تحلیل گراف هزینه و واگذاری وزن
  • 22. مدیریت واگذاری وزن در داده‌های غیرهمگنی
  • 23. استفاده از واگذاری وزن در یادگیری انتقالی
  • 24. بهینه‌سازی واگذاری وزن با الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 25. پیش‌بینی بهتر واگذاری وزن با یادگیری ماشین
  • 26. کاربرد واگذاری وزن در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 27. کاربرد واگذاری وزن در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 28. تنظیم واگذاری وزن در مدل‌های ترنسفورمات
  • 29. پیشنهادهای جدید در واگذاری وزن بر پایه اپوک
  • 30. محاسبهٔ گرادیان‌های واگذاری وزن
  • 31. تاثیر واگذاری وزن بر شبکه‌های عمیق
  • 32. کاهش نرم‌افزاری واگذاری وزن در زمان آموزش
  • 33. بهینه‌سازی حافظه در پیاده‌سازی واگذاری وزن
  • 34. استفاده از GPU برای محاسبهٔ واگذاری وزن
  • 35. پیاده‌سازی واگذاری وزن در مدل‌های چندسروری
  • 36. مدیریت واگذاری وزن در یادگیری توزیعی
  • 37. تنظیم واگذاری وزن با روش‌های آماری
  • 38. برآورد خطای واگذاری وزن در طول آموزش
  • 39. کاربرد واگذاری وزن در یادگیری تقویتی
  • 40. پیشنهاد واگذاری وزن برای داده‌های کم‌نمونه
  • 41. تنظیم هyperparameterها با جست‌وجوی شبکه‌ای
  • 42. استفاده از واگذاری وزن در یادگیری نيمه‌نظارتي
  • 43. بهینه‌سازی ترکیبی واگذاری وزن و نرخ یادگیری
  • 44. بررسی عددی واگذاری وزن در مدل‌های واقعی
  • 45. ارزیابی سرعت همگرا شدن با واگذاری وزن
  • 46. مقایسهٔ سرعت آموزش با و بدون واگذاری وزن
  • 47. تاثیر واگذاری وزن بر بیش‌برآوردی (Overfitting)
  • 48. کاهش بیش‌برآوردی با واگذاری وزن منظم
  • 49. تنظیم واگذاری وزن در شبکه‌های غیرخطی
  • 50. استفاده از واگذاری وزن در بهینه‌سازی چندهدفه
  • 51. پیاده‌سازی واگذاری وزن با استفاده از کتابخانی‌های سبک
  • 52. بهینه‌سازی واگذاری وزن در سامانه‌های زمان واقعی
  • 53. مدیریت واگذاری وزن در مدل‌های خطی
  • 54. تنظیم واگذاری وزن برای لایه‌های مختلف شبکه
  • 55. کاربرد واگذاری وزن در یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 56. بررسی حساسیت واگذاری وزن نسبت به داده
  • 57. تنظیم واگذاری وزن با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
  • 58. پیشنهاد واگذاری وزن برای مدل‌های بزرگ
  • 59. بهینه‌سازی واگذاری وزن با روش‌های تکاملی
  • 60. استفاده از واگذاری وزن در یادگیری عمیق غیرنظارتی
  • 61. بررسی تاثیر واگذاری وزن بر مقاومت مدل
  • 62. تنظیم واگذاری وزن در شبکه‌های عصبی پویا
  • 63. پیاده‌سازی واگذاری وزن با استفاده از ابزیک‌های آموزش
  • 64. بهینه‌سازی واگذاری وزن در مدل‌های پیچیده

📚 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.