سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کالبدشکافی توجه: راهنمای جامع تشخیص و رفع خطاهای شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه

کتاب کالبدشکافی توجه: راهنمای جامع تشخیص و رفع خطاهای شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کالبدشکافی توجه: راهنمای جامع تشخیص و رفع خطاهای شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه

موضوع کلی: شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه: اصول، کاربردها و چالش‌ها

موضوع میانی: شناسایی و رفع خطاهای رایج در معماری‌های توجه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: ظهور شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه
  • 2. اهمیت مکانیسم توجه در یادگیری ماشين
  • 3. مروری بر معماری‌های پیشین (RNN, CNN) و محدودیت‌هایشان
  • 4. نیاز به مکانیسم توجه
  • 5. مقدمه بر مکانیسم توجه: مفهوم کلیدی
  • 6. انواع مختلف مکانیسم توجه: نقاط قوت و ضعف
  • 7. مکانیزم توجه مبتنی بر کلید-مقدار-مقدار (Key-Value-Value)
  • 8. مکانیزم توجه مقیاس‌یافته نقطه‌ای (Scaled Dot-Product Attention)
  • 9. مکانیزم توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
  • 10. مزایای مکانیسم توجه
  • 11. کاربردهای اولیه شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه (ترجمه ماشینی)
  • 12. کاربردها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 13. کاربردها در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 14. کاربردها در سایر حوزه‌ها
  • 15. چالش‌های موجود در شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه
  • 16. مقدمه بر مقاله "Why Attention Fails"
  • 17. هدف مقاله: طبقه‌بندی خطاهای توجه
  • 18. دسته‌بندی خطاهای توجه: چارچوب اصلی
  • 19. انواع خطاها بر اساس سطوح انتزاعی
  • 20. خطاها در سطح ورودی (Input Level Faults)
  • 21. خطاها در سطح مکانیزم توجه (Attention Mechanism Level Faults)
  • 22. خطاها در سطح خروجی (Output Level Faults)
  • 23. خطاهای ناشی از داده‌ها (Data-Induced Faults)
  • 24. خطاهای ناشی از معماری (Architecture-Induced Faults)
  • 25. خطاهای ناشی از آموزش (Training-Induced Faults)
  • 26. خطاهای ناشی از تعاملات (Interaction-Induced Faults)
  • 27. تعریف دقیق خطاهای توجه
  • 28. چالش "تفسیرپذیری" در توجه
  • 29. چرا توجه "شکست می‌خورد"؟
  • 30. مروری بر طبقه بندی خطاهای مقاله
  • 31. خطاهای سطوح انتزاعی: جزئیات بیشتر
  • 32. خطاهای سطح ورودی: عدم تناسب داده‌ها
  • 33. خطاهای سطح ورودی: نویز در داده‌ها
  • 34. خطاهای سطح ورودی: عدم نمایش کافی (Insufficient Representation)
  • 35. خطاهای سطح ورودی: پیش‌پردازش نامناسب
  • 36. خطاهای مکانیزم توجه: خطاهای در محاسبه وزن‌های توجه
  • 37. خطاهای مکانیزم توجه: تمرکز بیش از حد بر بخش‌های نامرتبط
  • 38. خطاهای مکانیزم توجه: عدم تمرکز بر بخش‌های مرتبط
  • 39. خطاهای مکانیزم توجه: وزن‌های توجه نامتعادل
  • 40. خطاهای مکانیزم توجه: بیش‌برازش (Overfitting) وزن‌های توجه
  • 41. خطاهای مکانیزم توجه: کم‌برازش (Underfitting) وزن‌های توجه
  • 42. خطاهای مکانیزم توجه: حساسیت به موقعیت (Positional Sensitivity)
  • 43. خطاهای مکانیزم توجه: مشکل انحراف (Bias) در محاسبات توجه
  • 44. خطاهای مکانیزم توجه: عدم انعطاف‌پذیری در مدل‌سازی وابستگی‌ها
  • 45. خطاهای سطح خروجی: خروجی‌های نامرتبط
  • 46. خطاهای سطح خروجی: خروجی‌های تکراری
  • 47. خطاهای سطح خروجی: خروجی‌های ناقص
  • 48. خطاهای سطح خروجی: پیامدهای خطاهای توجه
  • 49. خطاهای ناشی از داده‌ها: حجم ناکافی داده
  • 50. خطاهای ناشی از داده‌ها: کیفیت پایین داده
  • 51. خطاهای ناشی از داده‌ها: ناهمگونی داده‌ها
  • 52. خطاهای ناشی از داده‌ها: توزیع نامتوازن داده‌ها
  • 53. خطاهای ناشی از معماری: پیچیدگی بیش از حد مدل
  • 54. خطاهای ناشی از معماری: معماری نامناسب برای مسئله
  • 55. خطاهای ناشی از معماری: نقص در طراحی مکانیزم توجه
  • 56. خطاهای ناشی از معماری: انتخاب اشتباه تابع فعال‌سازی
  • 57. خطاهای ناشی از معماری: وابستگی به ترتیب توالی (Sequence Order Dependence)
  • 58. خطاهای ناشی از آموزش: نرخ یادگیری نامناسب
  • 59. خطاهای ناشی از آموزش: تنظیمات نادرست هایپرپارامترها
  • 60. خطاهای ناشی از آموزش: اتمام زودرس آموزش (Early Stopping)
  • 61. خطاهای ناشی از آموزش: بیش‌برازش بر داده‌های آموزشی
  • 62. خطاهای ناشی از آموزش: کم‌برازش بر داده‌های آموزشی
  • 63. خطاهای ناشی از آموزش: روش‌های بهینه‌سازی نامناسب
  • 64. خطاهای ناشی از تعاملات: تعامل بین لایه‌ها
  • 65. خطاهای ناشی از تعاملات: تعامل با بخش‌های دیگر مدل
  • 66. خطاهای ناشی از تعاملات: تأثیر پس‌خوراند (Feedback Effects)
  • 67. خطاهای ناشی از تعاملات: عدم پایداری در طول آموزش
  • 68. تحلیل دقیق خطاهای طبقه‌بندی شده در مقاله
  • 69. مطالعات موردی (Case Studies) از خطاهای توجه
  • 70. مثال‌های واقعی از شکست مکانیسم توجه
  • 71. ترجمه ماشینی: خطاهای رایج
  • 72. تولید متن: خطاهای رایج
  • 73. خلاصه‌سازی متن: خطاهای رایج
  • 74. تحلیل احساسات: خطاهای رایج
  • 75. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER): خطاهای رایج
  • 76. مدل‌سازی زبان: خطاهای رایج
  • 77. بینایی ماشین: خطاهای رایج در تشخیص اشیاء
  • 78. بینایی ماشین: خطاهای رایج در بخش‌بندی تصویر
  • 79. بینایی ماشین: خطاهای رایج در تولید کپشن تصویر
  • 80. راهکارها برای رفع خطاهای توجه: رویکردهای کلی
  • 81. اصلاح داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 82. انتخاب و طراحی معماری مناسب
  • 83. تنظیم هایپرپارامترها و روش‌های آموزش
  • 84. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 85. استفاده از روش‌های تفسیرپذیری برای تشخیص خطا
  • 86. اصلاح خطاهای ورودی
  • 87. اصلاح خطاهای مکانیزم توجه: بهبود محاسبات وزن
  • 88. اصلاح خطاهای مکانیزم توجه: تکنیک‌های تعمیم‌یافته
  • 89. اصلاح خطاهای مکانیزم توجه: توجه محدود (Constrained Attention)
  • 90. اصلاح خطاهای مکانیزم توجه: توجه سلسله مراتبی (Hierarchical Attention)
  • 91. اصلاح خطاهای سطح خروجی
  • 92. رفع خطاهای ناشی از داده‌ها: تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 93. رفع خطاهای ناشی از داده‌ها: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 94. رفع خطاهای ناشی از داده‌ها: یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 95. رفع خطاهای ناشی از معماری: طراحی ماژولار توجه
  • 96. رفع خطاهای ناشی از معماری: توجه پویا (Dynamic Attention)
  • 97. رفع خطاهای ناشی از معماری: معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
  • 98. رفع خطاهای ناشی از آموزش: آموزش مقاوم (Robust Training)
  • 99. رفع خطاهای ناشی از آموزش: تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 100. رفع خطاهای ناشی از تعاملات: طراحی پایدار

📚 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.