Machine Learning,Information Theory,Machine Learning,Data Analysis, Statistics and Probability,یادگیری ماشین , تئوری اطلاعات , یادگیری ماشین , تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال ,
توضیحات
Submitted 30 August, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 30 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
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
چکیده
The description of the dynamics of complex systems, in particular the capture of the interaction structure and causal relationships between elements of the system, is one of the central questions of interdisciplinary research. While the characterization of pairwise causal interactions is a relatively ripe field with established theoretical concepts and the current focus is on technical issues of their efficient estimation, it turns out that the standard concepts such as Granger causality or transfer entropy may not faithfully reflect possible synergies or interactions of higher orders, phenomena highly relevant for many real-world complex systems. In this paper, we propose a generalization and refinement of the information-theoretic approach to causal inference, enabling the description of truly multivariate, rather than multiple pairwise, causal interactions, and moving thus from causal networks to causal hypernetworks. In particular, while keeping the ability to control for mediating variables or common causes, in case of purely synergetic interactions such as the exclusive disjunction, it ascribes the causal role to the multivariate causal set but \emph{not} to individual inputs, distinguishing it thus from the case of e.g. two additive univariate causes. We demonstrate this concept by application to illustrative theoretical examples as well as a biophysically realistic simulation of biological neuronal dynamics recently reported to employ synergetic computations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توصیف پویایی سیستم های پیچیده ، به ویژه ضبط ساختار تعامل و روابط علّی بین عناصر سیستم ، یکی از سؤالات اصلی تحقیقات بین رشته ای است.در حالی که خصوصیات فعل و انفعالات علیت زوجی یک زمینه نسبتاً رسیده با مفاهیم نظری تعیین شده است و تمرکز فعلی بر روی موضوعات فنی برآورد کارآمد آنها است ، معلوم می شود که مفاهیم استاندارد مانند علیت گرنجر یا آنتروپی انتقال ممکن است با وفاداری منعکس کننده هم افزایی های احتمالی نباشند یاتعامل با سفارشات بالاتر ، پدیده ها برای بسیاری از سیستم های پیچیده در دنیای واقعی بسیار مرتبط هستند.در این مقاله ، ما یک تعمیم و پالایش رویکرد اطلاعاتی-نظری در مورد استنباط علی را پیشنهاد می کنیم ، و این امکان را فراهم می کند که توضیحات واقعاً چند متغیره ، به جای چندین تعامل زوج ، علی و در نتیجه از شبکه های علی به سمت های بیش از حد علّی حرکت کنیم.به طور خاص ، در حالی که توانایی کنترل متغیرهای واسطه یا دلایل مشترک را دارد ، در صورت برهم کنش های صرفاً هم افزایی مانند اختلال منحصر به فرد ، نقش علی را به مجموعه علیت چند متغیره نسبت می دهد اما \ amp {به ورودی های فردی ، آن را متمایز می کند.بنابراین از مورد به عنوان مثالدو دلیل یک متغیر افزودنی.ما این مفهوم را با استفاده از نمونه های نظری مصور و همچنین یک شبیه سازی بیوفیزیکی واقع گرایانه از دینامیک عصبی بیولوژیکی که اخیراً گزارش شده است برای استفاده از محاسبات هم افزایی نشان می دهد ، 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 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
