لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو اي الResNet والDenseNet ؟

هل مثلا في الجزء المتعلق بالmachine learning سيتم دراستها حتى الاحتراف ام انها تغطي الاساسيات فقط و الشيء نفسه فيما يتعلق بالمجالات الاخرى

فكرت بطريقة أخرى لعمل الfor loop ولكنها لم تعمل هي ليست أسهل ولكن أحب استكشاف اللغة أريد معرفة الخطأ في هذه الطريقة script.js

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم أسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.

في مسار تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لمتجر إلكتروني كيف ممكن ان اقوم بتوثيق المشروع هذا مثلا : - ماهي منهجية ودورة حياة للمشروع ؟ - ماهي متطلبات النظام وايضا بشكل خاص ماهي المتطلبات الوظيفية ؟ ارجو ان تكون الاجابات واضحة 👍

تعتمد ResNet على الروابط المتبقية التي تسمح للبيانات بتجاوز بعض الطبقات، مما يساعد في حل مشكلة تراجع التدرج عند تدريب الشبكات العميقة، و بدلا من تعلم إخراج جديد بالكامل تتعلم كل طبقة الفرق بين المدخلات والإخراج المطلوب، مما يسهل تدريب شبكات عميقة جدا مثل ResNet-50 و ResNet-101 و ResNet-152. أما في DenseNet، كل طبقة تتصل بجميع الطبقات السابقة، مما يعزز إعادة استخدام الميزات ويجعل الشبكة أكثر كفاءة في التعلم، و هذا يقلل من عدد المعاملات المطلوبة مقارنة بـ ResNet، حيث تعتمد كل طبقة على الميزات المستخرجة سابقا بدلا من إعادة حسابها، و تساعد هذه البنية في تحسين انتقال المعلومات داخل الشبكة، مما يجعلها فعالة مع بيانات أقل.

بالنسبة ل ResNet فهي شبكة عصبية عميقة قدمت مفهوم الوحدات المتبقية أو Residual Blocks التي تستخدم اتصالات مختصرة لتسهيل تدريب الشبكات العميقة جدا، و هذه الاتصالات تسمح للإشارة بالمرور مباشرة عبر الطبقات، مما يحل مشاكل تلاشي التدرج وتدهور الدقة، كما أن ResNet تستخدم على نطاق واسع في التصنيف، الكشف عن الأشياء، وتجزئة الصور. أما DenseNet هي شبكة عصبية تعتمد على فكرة توصيل كل طبقة بكل طبقة أخرى بشكل مباشر، مما يخلق اتصالات كثيفة بين الطبقات، و هذا الهيكل يحسن تدفق التدرج ويقلل من عدد المعلمات المطلوبة، مما يجعلها أكثر كفاءة في التدريب، و أيضا DenseNet تستخدم في التصنيف، الكشف عن الأشياء، وتجزئة الصور، وتعرف بكفاءتها العالية في استخدام الموارد.

لا يمكنك إستخدام متغير قبل تعريفه في أى لغة برمجة . لذلك يجب عليك نقل هذا الكود في بداية الصفحة لتستطيع إستخدامه في أى مكان بعده.

اشكركم على عملكم هذا واريد ان تزودني بمعلومات في كيفيه الانسحاب من هذه الدوره واستعاده الاموال

في هذه الشؤون المالية يفضل التواصل مع فريق الدعم من خلال الرابط التالي https://support.academy.hsoub.com/conversations وقم بفتح تذكرة وشرح المشكلة لديك وسيقوم الفريق بالتواصل معك في أقرب وقت ممكن.