это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
4738558
Ознакомительный фрагмент работы:
Введение
Дистилляция моделей глубокого обучения (англ. deep learning model distillation) - это процесс обучения компактной модели (студента) на основе знаний более крупной и сложной модели (учителя) в целях ускорения работы и уменьшения потребления вычислительных ресурсов. В процессе дистилляции модели, учитель передает свои знания студенту, используя различные техники, такие как сравнение выходов моделей на общих наборах данных, использование функций ошибки или активации и другие. После успешного обучения студента, компактная модель может использоваться для быстрого и эффективного решения различных задач машинного обучения.Исследование началось в 2015 году с публикации статьи "Distilling the Knowledge in a Neural Network" авторства Hinton, Vinyals и Dean. В этой статье авторы предложили новый метод обучения более компактных моделей, основанный на передаче знаний от более крупных моделей. Этот метод был назван "дистилляцией" и основан на идее, что модель-учитель может передавать свои знания более компактной модели-студенту.С тех пор было проведено множество исследований в области дистилляции моделей глубокого обучения. Были предложены различные методы и алгоритмы, такие как многокритериальная дистилляция, использование функций активации и функций ошибки, а также методы, основанные на принципах компрессии данных. Эти исследования привели к созданию новых и эффективных методов дистилляции, которые используются в различных задачах машинного обучения, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.Дистилляция моделей глубокого обучения является актуальной и значимой темой в области машинного обучения по нескольким причинам:Ускорение работы моделей: Более компактные модели, полученные с помощью дистилляции, работают быстрее и используют меньше вычислительных ресурсов. Это особенно важно для различных приложений, где скорость работы модели является критическим фактором.Снижение затрат на вычисления: Сокращение размера модели ведет к снижению затрат на вычисления, что позволяет экономить время и ресурсы при разработке и использовании моделей.Улучшение точности моделей: Дистилляция моделей может привести к улучшению точности моделей, поскольку она может помочь избежать переобучения и повысить обобщающую способность модели.Расширение области применения: Более компактные модели могут быть использованы на мобильных устройствах и в других сценариях с ограниченными ресурсами, что расширяет область применения машинного обучения.Экологические аспекты: Сокращение затрат на вычисления может также помочь снизить энергопотребление, что является важным аспектом в контексте устойчивого развития.В целом, дистилляция моделей глубокого обучения является важным инструментом в области машинного обучения, который может привести к созданию более быстрых, эффективных и точных моделей.
Список литературы:
Журнал "Интеллектуальные системы" - в этом журнале публикуются научные статьи по теме искусственного интеллекта, включая дистилляцию моделей глубокого обучения.Статьи на портале "MachineLearning.ru" - этот ресурс содержит большое количество статей и публикаций на русском языке по различным темам машинного обучения, в том числе и по дистилляции моделей.Статьи на портале "Habrahabr.ru" - на этом ресурсе публикуются статьи и публикации на темы, связанные с IT, в том числе и по дистилляции моделей глубокого обучения.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников 
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован 
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн 
Необходимо выполнить и оформить три лабораторных работы в программе...
Лабораторная, Математическое моделирование
Срок сдачи к 15 янв.
Практические работы
Другое, Транспортная инфраструктура, автомобильное дело, машиностроение, детали машин
Срок сдачи к 18 янв.
Найти какие государственные программы реализуются по теме работы, а также как они перекликаются с исследователями по приложенному файлу
Статья, Муниципальное Госуправление, менеджмент, экономика
Срок сдачи к 16 янв.
Выполнить 3 теста по Технологии продукции общественного питания. М-08210
Тест дистанционно, Общественное питание, кулинария
Срок сдачи к 15 янв.
Патентные исследования по теме студенческой работы «Составы и способы получения пленок из полимерных материалов»
Курсовая, Основы научных исследований и защита информации
Срок сдачи к 23 янв.
Сущность языка, проблема его происхождения
Реферат, Русский язык и культура речи
Срок сдачи к 15 янв.
Методика преподавания дисциплин (модулей) психолого-педагогического профиля
Тест дистанционно, Психология и педагогика
Срок сдачи к 16 янв.
Криминалистика. Ответить на 2 вопроса и одна задача
Решение задач, Юриспруденция
Срок сдачи к 18 янв.
Вам нужно сконструировать представления для решения трех различных...
Решение задач, Анализ и визуализация данных, дизайн, информатика экономика,
Срок сдачи к 15 янв.
Решить 4 задачи по оперативно-розыскному обеспечению национальной безопасности
Решение задач, Юриспруденция
Срок сдачи к 18 янв.
«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами
Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:
Принимаем к оплате
© 2011—2026 Всё сдал!
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!
Мы ВКонтакте 
Трейлер о сайте