ترجمه فارسی مقاله آیا علیت گرنجر چند متغیره می‌تواند اتصال مستقیم یک مدل شبکه تصمیم‌گیری بیولوژیکی چندپایدار و پویا را تشخیص دهد؟

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Can multivariate Granger causality detect directed connectivity of a multistable and dynamic biological decision network model?
عنوان مقاله به فارسی آیا علیت گرنجر چند متغیره می‌تواند اتصال مستقیم یک مدل شبکه تصمیم‌گیری بیولوژیکی چندپایدار و پویا را تشخیص دهد؟
نویسندگان Abdoreza Asadpour, KongFatt Wong-Lin
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
دسته بندی موضوعات Neurons and Cognition,Machine Learning,Neural and Evolutionary Computing,Dynamical Systems,نورون و شناخت , یادگیری ماشین , محاسبات عصبی و تکاملی , سیستم های دینامیکی ,
توضیحات Submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 2 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 400,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری


📚 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.

🎯 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

چکیده

Extracting causal connections can advance interpretable AI and machine learning. Granger causality (GC) is a robust statistical method for estimating directed influences (DC) between signals. While GC has been widely applied to analysing neuronal signals in biological neural networks and other domains, its application to complex, nonlinear, and multistable neural networks is less explored. In this study, we applied time-domain multi-variate Granger causality (MVGC) to the time series neural activity of all nodes in a trained multistable biologically based decision neural network model with real-time decision uncertainty monitoring. Our analysis demonstrated that challenging two-choice decisions, where input signals could be closely matched, and the appropriate application of fine-grained sliding time windows, could readily reveal the original model's DC. Furthermore, the identified DC varied based on whether the network had correct or error decisions. Integrating the identified DC from different decision outcomes recovered most of the original model's architecture, despite some spurious and missing connectivity. This approach could be used as an initial exploration to enhance the interpretability and transparency of dynamic multistable and nonlinear biological or AI systems by revealing causal connections throughout different phases of neural network dynamics and outcomes.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

استخراج اتصالات علّی می تواند AI قابل تفسیر و یادگیری ماشین را پیش ببرد.علیت گرنجر (GC) یک روش آماری قوی برای برآورد تأثیرات کارگردانی (DC) بین سیگنال ها است.در حالی که GC به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل سیگنال های عصبی در شبکه های عصبی بیولوژیکی و سایر حوزه ها استفاده شده است ، کاربرد آن در شبکه های عصبی پیچیده ، غیرخطی و چند منظوره کمتر مورد بررسی قرار می گیرد.در این مطالعه ، ما از علیت گرنجر چند متغیره (MVGC) دامنه زمان (MVGC) استفاده کردیم تا فعالیت عصبی همه گره ها در یک مدل شبکه عصبی تصمیم گیری بیولوژیکی مبتنی بر چند مرحله ای آموزش دیده با نظارت بر عدم اطمینان تصمیم گیری در زمان واقعی انجام شود.تجزیه و تحلیل ما نشان داد که تصمیمات چالش برانگیز دو گزینه ای ، جایی که سیگنال های ورودی می توانند از نزدیک هماهنگ شوند ، و کاربرد مناسب ویندوزهای کشویی ریز دانه ، می تواند به راحتی DC مدل اصلی را نشان دهد.علاوه بر این ، DC مشخص شده بر اساس اینکه آیا شبکه دارای تصمیمات صحیح یا خطا است ، متفاوت است.ادغام DC مشخص شده از نتایج تصمیم گیری های مختلف ، علی رغم برخی از اتصال های جالب و مفقود ، بیشتر معماری مدل اصلی را بازیابی کرد.این روش می تواند به عنوان یک اکتشاف اولیه برای تقویت تفسیر و شفافیت سیستم های بیولوژیکی چند مرحله ای و غیرخطی یا غیرخطی پویا با آشکار کردن اتصالات علی در مراحل مختلف پویایی و نتایج شبکه عصبی مورد استفاده قرار گیرد.

📚 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.

🎯 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.