کتاب یادگیری نمایش‌گر با Wasserstein GAN: مبانی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی

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 یادگیری نمایش‌گر با Wasserstein GAN: مبانی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مقابله‌ای و یادگیری نمایش‌گر بدون نظارت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم و انگیزش Wasserstein GAN
  • 2. مقایسه WGAN با GAN سنتی
  • 3. شکست‌های آموزش GAN سنتی
  • 4. متریک Wasserstein در یادگیری ماشین
  • 5. فاصلهٔ کلینش و واشنشتن
  • 6. همگرایی و ابزارهای ریاضی در WGAN
  • 7. تابع هزینهٔ دوگانه در WGAN
  • 8. تخمینٔ کمینش‌گر با شبکهٔ انتقادی
  • 9. نقش شبکهٔ انتقادی (Critic) در WG
  • 10. محدودیت‌های لیپشیت و اعمالٔ گرادیان کلیپینگ
  • 11. روش‌های گرادیان پنالتی (Gradient Penalty)
  • 12. WGAN-GP: گرادیان پنالتی برای پایداری
  • 13. محدود کردن وزن‌ها (Weight Clipping)
  • 14. نقش لیپشیت‌بودن در هزینهٔ دوگانه
  • 15. تحلیل پایداری آموزش WGAN
  • 16. نوسانات در فرآیند آموزش
  • 17. تاثیر اندازهٔ بچ در آموزش
  • 18. بهینه‌سازهای مورد استفاده در WGAN
  • 19. آموزش با Adam و تنظیمات پیشنهادی
  • 20. نرخ یادگیری و زمان‌بندیٔ آن
  • 21. به‌روزرسانی نوسانی Critic و Generator
  • 22. تعداد به‌روزرسانی Critic در هر گام
  • 23. ارزیابی کیفیت نمایش‌گرهای یادگرفته شده
  • 24. معیارهای ارزیابی در یادگیری نمایش‌گر
  • 25. تست نمایان‌سازی (Representation Tests)
  • 26. تحلیل خوشه‌بندی نمایش‌ها
  • 27. انتقال یادگیری با نمایش‌گرهای WGAN
  • 28. استفاده از نمایش در وظایف دسته‌بندی
  • 29. استخراج ویژگی با شبکهٔ سازنده
  • 30. قابلیت تعمیم نمایش‌گرهای یادگرفته شده
  • 31. بررسیٔ overfitting در Critic
  • 32. پدیدهٔ mode collapse در WGAN
  • 33. کاهشٔ mode collapse با گرادیان پنالتی
  • 34. تصحیح رفتارهای نامطلوب با روش‌های جدید
  • 35. WGAN با اطلاعات متقابل (Conditional WGAN)
  • 36. امدادگرهای افزودنی در Critic
  • 37. استفاده از spectral normalization
  • 38. مقایسهٔ گرادیان پنالتی و نرمال‌سازی طیفی
  • 39. پیاده‌سازی WGAN با PyTorch
  • 40. پیاده‌سازی WGAN با TensorFlow
  • 41. ساختار شبکهٔ سازنده برای داده‌های تصویری
  • 42. طراحی Critic مناسب برای ورودی‌های مختلف
  • 43. آموزش روی مجموعه‌های دادهٔ استاندارد
  • 44. MNIST با WGAN
  • 45. CIFAR-10 با WGAN
  • 46. ImageNet و چالش‌های مقیاس بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی حافظهٔ GPU
  • 48. استفاده از توزیع‌های زیرمجموعه‌ای (Mini-batch)
  • 49. پیش‌پردازش داده‌ها برای WGAN
  • 50. نرمال‌سازی ورودی‌ها
  • 51. تکنیک‌های افزایش داده
  • 52. کاربردهای WGAN در همینه‌سازی داده
  • 53. تولید دادهٔ مصنوعی با کیفیت بالا
  • 54. ویرایش نمایش در فضای لاتنت
  • 55. کاوش لاتنت و تغییر ویژگی‌ها
  • 56. استفاده از WGAN در کاهش بعد
  • 57. راه‌اندازی دوبارهٔ مدل و ذخیرهٔ وزن
  • 58. مدیریت نسخهٔ مدل‌ها
  • 59. بازتابٔ نتایج در پروژه‌های واقعی
  • 60. محدودیت‌های WGAN برای داده‌های غیرتصویری
  • 61. یادگیری نمایش‌گر با داده‌های سری‌حسابی
  • 62. کاربردهای صوتی و متنی در WGAN
  • 63. چالش‌های مقیاس‌پذیری WGAN
  • 64. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای توزیعی
  • 65. آیندهٔ یادگیری نمایش‌گر با GANهای واشنشتن

📚 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.