کتاب بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
, ,

کتاب بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016669 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 2. نقش تابع هزینه (Loss Function)
  • 3. مروری بر مفاهیم حساب دیفرانسیل: مشتق
  • 4. مشتقات جزئی و مفهوم گرادیان
  • 5. قاعده زنجیره‌ای (Chain Rule) و کاربرد آن در شبکه‌های عصبی
  • 6. فضای پارامترها و منظره هزینه (Loss Landscape)
  • 7. مفهوم کمینه‌های محلی و سراسری (Local vs. Global Minima)
  • 8. مقدمه‌ای بر گرادیان کاهشی: شهود و ایده اصلی
  • 9. الگوریتم گرادیان کاهشی دسته‌ای (Batch Gradient Descent)
  • 10. نقش نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 11. تجسم گرادیان کاهشی در یک و دو بعد
  • 12. پیاده‌سازی گرادیان کاهشی دسته‌ای از ابتدا
  • 13. چالش‌های گرادیان کاهشی دسته‌ای: محاسبات سنگین و حافظه
  • 14. گرادیان کاهشی تصادفی (Stochastic Gradient Descent – SGD)
  • 15. تفاوت‌های کلیدی بین Batch GD و SGD
  • 16. مزایا و معایب SGD: نویز و سرعت
  • 17. مفهوم Epoch و تکرار (Iteration)
  • 18. گرادیان کاهشی مینی‌بچ (Mini-batch Gradient Descent)
  • 19. انتخاب اندازه بهینه مینی‌بچ
  • 20. مقایسه سه نوع گرادیان کاهشی: Batch, SGD, Mini-batch
  • 21. مشکل نوسان در مسیر بهینه‌سازی
  • 22. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازهای مبتنی بر تکانه (Momentum)
  • 23. بهینه‌ساز تکانه (Momentum Optimizer): شهود و فرمول‌بندی
  • 24. نقش ضریب تکانه (Momentum Coefficient)
  • 25. تجسم اثر تکانه در عبور از کمینه‌های محلی سطحی
  • 26. تکانه شتاب‌یافته نستروف (Nesterov Accelerated Gradient – NAG)
  • 27. تفاوت کلیدی بین تکانه استاندارد و نستروف
  • 28. پیاده‌سازی Momentum و NAG
  • 29. چالش نرخ یادگیری یکسان برای تمام پارامترها
  • 30. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازهای با نرخ یادگیری انطباقی
  • 31. بهینه‌ساز AdaGrad: Adaptive Gradient Algorithm
  • 32. مشکل کاهش دائمی نرخ یادگیری در AdaGrad
  • 33. بهینه‌ساز AdaDelta: یک رویکرد جایگزین برای AdaGrad
  • 34. بهینه‌ساز RMSprop: Root Mean Square Propagation
  • 35. نقش میانگین متحرک نمایی (Exponential Moving Average)
  • 36. مقایسه AdaGrad و RMSprop
  • 37. بهینه‌ساز Adam: Adaptive Moment Estimation
  • 38. ترکیب تکانه و RMSprop در Adam
  • 39. مفهوم تخمین‌های بایاس‌شده و تصحیح بایاس در Adam
  • 40. پارامترهای Beta1 و Beta2 در Adam
  • 41. پیاده‌سازی Adam از ابتدا
  • 42. بررسی عملکرد Adam در عمل
  • 43. بهینه‌ساز AdamW: Decoupled Weight Decay
  • 44. تفاوت بین L2 Regularization و Weight Decay
  • 45. بهینه‌ساز Nadam: Nesterov-accelerated Adam
  • 46. بهینه‌ساز AMSGrad و رفع مشکل همگرایی Adam
  • 47. مروری بر خانواده بهینه‌سازهای انطباقی
  • 48. مشکلات منظره هزینه: نقاط زینی (Saddle Points)
  • 49. چرا نقاط زینی در ابعاد بالا یک مشکل بزرگ هستند؟
  • 50. چگونه بهینه‌سازهای مدرن با نقاط زینی مقابله می‌کنند؟
  • 51. مشکل فلات‌ها (Plateaus) در منظره هزینه
  • 52. مشکل گرادیان‌های محوشونده (Vanishing Gradients)
  • 53. مشکل گرادیان‌های انفجاری (Exploding Gradients)
  • 54. تکنیک برش گرادیان (Gradient Clipping)
  • 55. تأثیر مقداردهی اولیه وزن‌ها بر بهینه‌سازی
  • 56. تأثیر نرمال‌سازی داده‌ها بر فرآیند بهینه‌سازی
  • 57. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) و تأثیر آن بر منظره هزینه
  • 58. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 59. برنامه‌ریز نرخ یادگیری پله‌ای (Step Decay)
  • 60. برنامه‌ریز نرخ یادگیری نمایی (Exponential Decay)
  • 61. برنامه‌ریز نرخ یادگیری کسینوسی (Cosine Annealing)
  • 62. استراتژی گرم کردن نرخ یادگیری (Learning Rate Warmup)
  • 63. نرخ‌های یادگیری چرخه‌ای (Cyclical Learning Rates)
  • 64. پیدا کردن نرخ یادگیری بهینه: تکنیک LR Range Test
  • 65. بهینه‌سازی و تعمیم (Generalization)
  • 66. مفهوم کمینه‌های تیز و مسطح (Sharp vs. Flat Minima)
  • 67. ارتباط اندازه بچ با تعمیم‌پذیری مدل
  • 68. بهینه‌سازی مرتبه دوم: مقدمه‌ای بر روش نیوتن
  • 69. محدودیت‌های روش نیوتن: محاسبه ماتریس هسین
  • 70. روش‌های شبه‌نیوتن (Quasi-Newton Methods): BFGS و L-BFGS
  • 71. مقایسه روش‌های مرتبه اول و مرتبه دوم
  • 72. پیاده‌سازی بهینه‌سازها در PyTorch
  • 73. پیاده‌سازی بهینه‌سازها در TensorFlow/Keras
  • 74. تنظیم هایپرپارامترهای بهینه‌سازها
  • 75. نکات عملی برای انتخاب بهینه‌ساز مناسب
  • 76. دیباگ کردن فرآیند بهینه‌سازی: وقتی مدل همگرا نمی‌شود
  • 77. مانیتورینگ منحنی هزینه در طول آموزش
  • 78. تأثیر معماری شبکه بر فرآیند بهینه‌سازی
  • 79. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 80. بهینه‌سازی در شبکه‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 81. بهینه‌سازی در مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)
  • 82. بهینه‌سازی برای آموزش توزیع‌شده و موازی
  • 83. همگام‌سازی گرادیان‌ها در آموزش موازی داده
  • 84. چالش‌های آموزش با بچ‌های بسیار بزرگ
  • 85. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری برای بچ‌های بزرگ (LARS)
  • 86. مباحث نظری: اثبات همگرایی SGD
  • 87. شرایط رابینز-مونرو برای همگرایی
  • 88. همگرایی در توابع محدب و غیرمحدب
  • 89. تخمین گرادیان و واریانس آن
  • 90. کاهش واریانس گرادیان
  • 91. بهینه‌سازی بدون گرادیان (Gradient-Free Optimization)
  • 92. الگوریتم‌های تکاملی به عنوان بهینه‌ساز
  • 93. مقایسه بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان و بدون گرادیان
  • 94. روندهای تحقیقاتی جدید در بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 95. مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی یک شبکه کانولوشنی (CNN)
  • 96. مطالعه موردی ۲: بهینه‌سازی یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 97. جمع‌بندی و مقایسه جامع بهینه‌سازها
  • 98. چگونه بهینه‌ساز مناسب برای پروژه خود را انتخاب کنیم؟
  • 99. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و مقایسه عملکرد چندین بهینه‌ساز
  • 100. چشم‌انداز آینده بهینه‌سازی در یادگیری عمیق

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا