تعداد نشریات | 43 |
تعداد شمارهها | 1,652 |
تعداد مقالات | 13,409 |
تعداد مشاهده مقاله | 30,263,476 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 12,093,071 |
کاربرد بسط تیلور در کاهش حجم شبکههای عصبی پیچشی برای طبقهبندی نقاشیهای سبک امپرسیونیسم و مینیاتور | ||
نشریه ریاضی و جامعه | ||
مقاله 2، دوره 5، شماره 1، خرداد 1399، صفحه 1-16 اصل مقاله (3.21 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کاربردی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22108/msci.2021.124814.1387 | ||
نویسنده | ||
محمود امینطوسی* | ||
دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار | ||
چکیده | ||
بسط تیلور یکی از روشهای تقریب توابعی است که از هر مرتبهای مشتقپذیر هستند. روال اصلی یادگیری در شبکههای عصبی، مبتنی بر مشتقگیری از تابع هدف و استفاده از گرادیان کاهشی برای نیل به پاسخ بهینه است. شبکههای عصبی پیچشی از مهمترین ابزار حوزه یادگیری عمیق هستند. عمدهی این شبکهها متضمن مدلهایی با اندازههای بزرگ بوده و کاهش حجم این مدلها از موضوعات تحقیقاتی بهروز میباشد. شیوهی اصلی روشهای کاهش حجم مدلها، هرس کردن اتصالات زائد شبکههای عصبی است، که عموماً مبتنی بر اندازهی وزن اتصالات میباشند. از جملهی این شیوهها، استفاده از بسط تیلور تابع هدف در محاسبهی اولویت اتصالات، برای حذف آنها از شبکه است. در این نوشتار، این شیوه به صورت مبسوط مورد بررسی قرار گرفته و کاربرد جدیدی از آن در تفکیک تابلوهای نقاشی با سبکهای امپرسیونیسم (برداشتگرایی) و مینیاتور (خُردنگارگری) ارائه شده است. نتایج آزمایشها نشان داده است که با روش مبتنی بر بسط تیلور میتوان ۸۳ درصد از اتصالات شبکه را انتخاب و حذف نمود، بدون آنکه دقت مدل در این کاربرد خاص کاهش پیدا کند. | ||
کلیدواژهها | ||
شبکههای عصبی پیچشی؛ بسط تیلور؛ یادگیری عمیق؛ هرس شبکه؛ طبقهبندی تصویر | ||
مراجع | ||
[1] L. Jiao, F. Zhang, F. Liu, S. Yang, L. Li, Z. Feng, and R. Qu, “A survey of deep learning-based object detection,” IEEE Access, | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,359 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 581 |