✅تکنیکهای آموزش شبکه های عصبی بزرگ

✍ ممکن است شبکه‌های عصبی عظیم، گزینه‌ی مناسبی برای پروژه‌ی شما باشند اما نگران روند آموزش آنها باشید. شبکه‌های عصبی بزرگ، مرکز اصلی پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی هستند، اما آموزش این شبکه‌ها چالش پژوهشی و مهندسی دشواری است که مستلزم سازماندهی دسته‌ای از GPUهاست تا بتوانند یک محاسبه همزمان را انجام دهد. با افزایش سایز مدل، متخصصان یادگیری ماشین، انواع مختلفی از تکنیک‌ها را توسعه داده‌اند تا بتوانند روند آموزش مدل را در بسیاری از GPUها موازی‌سازی کنند. در نگاه اول، درک این تکنیک‌های موازی سازی ممکن است دلهره آور به نظر برسد، اما تنها با در نظر گرفتن چند فرض در مورد ساختار محاسبات، تکنیک‌ها واضح‌تر می‌شوند.

⭕️ جزئیات بیشتر 👇👇
https://onlinebme.com/techniques-for-training-large-neural-networks/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

سلام
اگه از دوستان کسی جزوه ای برای دوره متلب نوشته ممنون میشم عکس یا pdf جزوه رو برام بفرسته🌹
@onlinebme_admin

آپدیت:
جزوه در صفحه لینکدین قرار داده شد.
https://www.linkedin.com/posts

✅چگونه بهترین موجک مادر را انتخاب کنیم؟

✍در چند دهه ی اخیر، استفاده از ابزار ریاضی قدرتمندی به نام تبدیل ویولت با کاربردهای متنوع در میان پژوهشگران رایج شده است. این کاربردها می تواند در رشته ها و علوم مختلف مطرح گردد. برای مثال در مهندسی پزشکی از تبدیل ویولت برای از بین بردن نویز، پردازش سیگنال های بیولوژیکی و پردازش تصاویر پزشکی استفاده می گردد. اما چالشی که همواره پژوهشگران و محققان با آن روبرو هستند این است که از کدام ویولت مادر برای پیش بردن اهدافشان استفاده کنند تا به نتایج بهتری دست یابند. در این مقاله قصد داریم ضمن تعریف مختصری از تبدیل ویولت، به بررسی روش های انتخاب بهینه ترین ویولت مادر بپردازیم.

👩‍💻نویسنده: نسرین رفیعی

⭕️ جزئیات بیشتر 👇👇
https://onlinebme.com/wavelet_analysismother_wavelet_selection/

🏢آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme