مقاله گروه های زیر شبکه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Subnetwork Ensembles
عنوان مقاله به فارسی مقاله گروه های زیر شبکه
نویسندگان Tim Whitaker
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
تعداد صفحات 0
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Neural and Evolutionary Computing,یادگیری ماشین , محاسبات عصبی و تکاملی ,
توضیحات Submitted 23 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: 116 Pages, 21 figures, Accepted PhD Dissertation
توضیحات به فارسی ارسال شده 23 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد ، نظرات: 116 صفحه ، 21 شکل ، پایان نامه دکتری پذیرفته شده

چکیده

Neural network ensembles have been effectively used to improve generalization by combining the predictions of multiple independently trained models. However, the growing scale and complexity of deep neural networks have led to these methods becoming prohibitively expensive and time consuming to implement. Low-cost ensemble methods have become increasingly important as they can alleviate the need to train multiple models from scratch while retaining the generalization benefits that traditional ensemble learning methods afford. This dissertation introduces and formalizes a low-cost framework for constructing Subnetwork Ensembles, where a collection of child networks are formed by sampling, perturbing, and optimizing subnetworks from a trained parent model. We explore several distinct methodologies for generating child networks and we evaluate their efficacy through a variety of ablation studies and established benchmarks. Our findings reveal that this approach can greatly improve training efficiency, parametric utilization, and generalization performance while minimizing computational cost. Subnetwork Ensembles offer a compelling framework for exploring how we can build better systems by leveraging the unrealized potential of deep neural networks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

از گروههای شبکه عصبی به طور موثری برای بهبود تعمیم با ترکیب پیش بینی های چندین مدل مستقل آموزش دیده استفاده شده است.با این حال ، مقیاس رو به رشد و پیچیدگی شبکه های عصبی عمیق باعث شده است که این روشها گران قیمت و برای اجرای آن باشند.روشهای گروهی کم هزینه به طور فزاینده ای اهمیت پیدا کرده اند زیرا می توانند ضمن حفظ مزایای تعمیم که روشهای یادگیری گروه سنتی از آنها استفاده می کنند ، نیاز به آموزش چندین مدل از ابتدا را کاهش دهند.این پایان نامه یک چارچوب کم هزینه برای ساخت مجموعه های زیر شبکه را معرفی و رسمی می کند ، جایی که مجموعه ای از شبکه های کودک با نمونه گیری ، آشفتگی و بهینه سازی زیر شبکه ها از یک مدل والدین آموزش دیده تشکیل می شود.ما چندین روش متمایز برای تولید شبکه های کودک را کشف می کنیم و اثربخشی آنها را از طریق انواع مطالعات فرسایش و معیارهای ایجاد شده ارزیابی می کنیم.یافته های ما نشان می دهد که این رویکرد می تواند تا حد زیادی بازده آموزش ، استفاده از پارامتری و عملکرد تعمیم را به حداقل برساند و در عین حال هزینه محاسباتی را به حداقل برساند.مجموعه های Subnetwork یک چارچوب قانع کننده برای بررسی چگونگی ساخت سیستم های بهتر با استفاده از پتانسیل غیر واقعی شبکه های عصبی عمیق ارائه می دهند.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.