مقاله یادگیری در نمودارهای فاکتور عمیق با انتشار اعتقاد گاوسی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Learning in Deep Factor Graphs with Gaussian Belief Propagation |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله یادگیری در نمودارهای فاکتور عمیق با انتشار اعتقاد گاوسی |
| نویسندگان | Seth Nabarro, Mark van der Wilk, Andrew J Davison |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 18 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Machine Learning,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 24 November, 2023; originally announced November 2023. |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 24 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد. |
چکیده
We propose an approach to do learning in Gaussian factor graphs. We treat all relevant quantities (inputs, outputs, parameters, latents) as random variables in a graphical model, and view both training and prediction as inference problems with different observed nodes. Our experiments show that these problems can be efficiently solved with belief propagation (BP), whose updates are inherently local, presenting exciting opportunities for distributed and asynchronous training. Our approach can be scaled to deep networks and provides a natural means to do continual learning: use the BP-estimated parameter marginals of the current task as parameter priors for the next. On a video denoising task we demonstrate the benefit of learnable parameters over a classical factor graph approach and we show encouraging performance of deep factor graphs for continual image classification on MNIST.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما یک رویکرد برای انجام یادگیری در نمودارهای فاکتور گاوسی پیشنهاد می کنیم.ما تمام مقادیر مربوطه (ورودی ها ، خروجی ها ، پارامترها ، Latents) را به عنوان متغیرهای تصادفی در یک مدل گرافیکی درمان می کنیم و هر دو آموزش و پیش بینی را به عنوان مشکلات استنباط با گره های مختلف مشاهده می کنیم.آزمایشات ما نشان می دهد که این مشکلات را می توان با انتشار اعتقاد (BP) که به روزرسانی های آن ذاتاً محلی است ، به طور مؤثر حل کرد و فرصت های مهیج را برای آموزش های توزیع شده و ناهمزمان ارائه می دهد.رویکرد ما می تواند به شبکه های عمیق مقیاس داده شود و وسیله ای طبیعی برای انجام یادگیری مداوم فراهم می کند: از حاشیه پارامتر برآورد شده با BP استفاده کنید.در یک کار Denoising Video ، ما فواید پارامترهای یادگیری را نسبت به یک رویکرد نمودار فاکتور کلاسیک نشان می دهیم و عملکرد دلگرم کننده نمودارهای فاکتور عمیق را برای طبقه بندی تصویر مداوم در MNIST نشان می دهیم.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- 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 محصول همان جا 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.