فهرس المقالات deep neural networks

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - تشخیص عددی قطبیت با کاربست شبکه‌های عمیق بازگشتی و یادگیری بانظارت در نظرکاوی بر روی مرورهای فارسی کاربران حوزه تجارت الکترونیک‌
  سپیده جمشیدی نژاد فاطمه احمدی آبکناری پیمان بیات
  نظرکاوی، زیرشاخه‌ای از داده‌کاوی است که به حوزه پردازش زبان طبیعی وابسته بوده و با گسترش تجارت الکترونیکی، به یکی از زمینه‌های محبوب در بازیابی اطلاعات تبدیل شده است. این حوزه بر زیرمجموعه‌های مختلفی مانند تشخیص قطبیت، استخراج جنبه و تشخیص هرزنظر تمرکز دارد. اگرچه وابست أکثر

  نظرکاوی، زیرشاخه‌ای از داده‌کاوی است که به حوزه پردازش زبان طبیعی وابسته بوده و با گسترش تجارت الکترونیکی، به یکی از زمینه‌های محبوب در بازیابی اطلاعات تبدیل شده است. این حوزه بر زیرمجموعه‌های مختلفی مانند تشخیص قطبیت، استخراج جنبه و تشخیص هرزنظر تمرکز دارد. اگرچه وابستگی نهانی بین این زیرمجموعه‌ها وجود دارد اما طراحی یک چارچوب جامع شامل تمامی این موارد، بسیار چالش‌برانگیز است. پژوهش‌های موجود در این حوزه اکثراً بر روی زبان انگلیسی بوده و برای تحلیل احساس، بدون توجه به زیرمجموعه‌های تأثیرگذار، فقط بر روی حالت باینری تمرکز داشته‌اند. همچنین استفاده از یادگیری ماشینی برای دسته‌بندی نظرات بسیار رایج است و در سال‌های اخیر، اغلب پژوهش‌ها از یادگیری عمیق با اهداف متفاوت استفاده کرده‌اند. از آنجا که در ادبیات پژوهشی به چارچوبی جامع با تمرکز بر زیرمجموعه‌های تأثیرگذار کمتر پرداخته شده است، از این رو در مقاله حاضر با استفاده از راهکارهای نظرکاوی و پردازش زبان طبیعی، چارچوب جامع مبتنی بر یادگیری عمیق با نام RSAD که پیشتر توسط نویسندگان این مقاله در حوزه نظرکاوی کاربران فارسی زبان توسعه داده شده بود برای تشخیص قطبیت در دو حالت باینری و غیر باینری جملات با تمرکز بر سطح جنبه بهبود داده شده که تمام زیرمجموعه‌های لازم برای تحلیل احساس را پوشش می‌دهد. مقایسه و ارزیابی RSAD با رویکردهای موجود، نشان‌دهنده استحکام آن است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - کوانتیزاسیون چند رقمی ترنری جهت بهبود تنکی و محاسبات شبکه‌های عصبی عمیق در کاربردهای نهفته
  حسنا معنوی مفرد سید علی انصارمحمدی مصطفی ارسالی صالحی نسب
  شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست‌یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیاده‌سازی آن‌ها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهم‌ترین روش‌های بهینه‌سازی که در سال‌های اخیر برای برطرف نمودن أکثر

  شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست‌یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیاده‌سازی آن‌ها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهم‌ترین روش‌های بهینه‌سازی که در سال‌های اخیر برای برطرف نمودن این موانع ارائه شده، می‌توان به کوانتیزاسیون‌ و هرس کردن اشاره کرد. یکی از روش‌های معروف کوانتیزاسیون، استفاده از نمایش اعداد چندرقمی باینری است که علاوه بر بهره‌بردن از محاسبات بیتی، افت صحت شبکه‌های باینری را در مقایسه با شبکه‌های دقت کامل کاهش می‌دهد. اما به دلیل نداشتن قابلیت نمایش عدد صفر در آن‌ها، مزایای تنکی داده‌ها را از دست می دهند. از طرفی، شبکه‌های عصبی عمیق به صورت ذاتی تنک هستند و با تنک کردن پارامترهای شبکه عصبی عمیق، حجم داده‌ها در حافظه کاهش می یابد و همچنین به کمک روش‌هایی می‌توان انجام محاسبات را تسریع کرد. در این مقاله می‌خواهیم هم از مزایای کوانتیزاسیون چند رقمی و هم از تنکی داده‌ها بهره ببریم. برای این منظور کوانتیزاسیون چند رقمی ترنری برای نمایش اعداد ارائه می‌دهیم که علاوه بر افزایش صحت شبکه نسبت به شبکه چندرقمی باینری، قابلیت هرس کردن را به شبکه می‌دهد. سپس میزان تنکی در شبکه کوانتیزه شده را با استفاده از هرس کردن افزایش می‌دهیم. نتایج نشان می‌دهد که تسریع بالقوه شبکه ما در سطح بیت و کلمه می‌تواند به ترتیب 15 و 45 برابر نسبت به شبکه چند رقمی باینری پایه افزایش یابد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - چندی‌سازی غیریکنواخت سه حالتی جهت بهبود تنکی و محاسبات شبکه‌های عصبی عمیق در کاربردهای نهفته
  حسنا معنوی مفرد سید علی انصارمحمدی مصطفی ارسالی صالحی نسب
  شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیاده‌سازی آن‌ها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهم‌ترین روش‌های بهینه‌سازی که در سال‌های اخیر برای برطرف نمودن أکثر

  شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیاده‌سازی آن‌ها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهم‌ترین روش‌های بهینه‌سازی که در سال‌های اخیر برای برطرف نمودن این موانع ارائه شده، می‌توان به چندی‌سازی‌ و هرس کردن اشاره کرد. یکی از روش‌های معروف چندی‌سازی، استفاده از نمایش اعداد غیریکنواخت دو حالتی است که علاوه بر بهره‌بردن از محاسبات بیتی، افت صحت شبکه‌های دو حالتی را در مقایسه با شبکه‌های دقت کامل کاهش می‌دهد. اما به دلیل نداشتن قابلیت نمایش عدد صفر در آن‌ها، مزایای تنکی داده‌ها را از دست میدهند. از طرفی، شبکه‌های عصبی عمیق به صورت ذاتی تنک هستند و با تنک کردن پارامترهای شبکه عصبی عمیق، حجم داده‌ها در حافظه کاهش مییابد و همچنین به کمک روش‌هایی می‌توان انجام محاسبات را تسریع کرد. در این مقاله می‌خواهیم هم از مزایای چندی‌سازی غیریکنواخت و هم از تنکی داده‌ها بهره ببریم. برای این منظور چندی‌سازی غیریکنواخت سه حالتی برای نمایش اعداد ارائه می‌دهیم که علاوه بر افزایش صحت شبکه نسبت به شبکه غیریکنواخت دو حالتی، قابلیت هرس کردن را به شبکه می‌دهد. سپس میزان تنکی در شبکه چندی شده را با استفاده از هرس کردن افزایش می‌دهیم. نتایج نشان می‌دهد که تسریع بالقوه شبکه ما در سطح بیت و کلمه می‌تواند به ترتیب 15 و 45 برابر نسبت به شبکه غیریکنواخت دو حالتی پایه افزایش یابد. تفاصيل المقالة