ترجمه فارسی مقاله به سوی مدل‌سازی کارآمد دینامیک رشته‌ها: مقایسه فضای حالت و روش‌های یادگیری عمیق مبتنی بر کوپمن

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 Towards Efficient Modelling of String Dynamics: A Comparison of State Space and Koopman based Deep Learning Methods
عنوان مقاله به فارسی به سوی مدل‌سازی کارآمد دینامیک رشته‌ها: مقایسه فضای حالت و روش‌های یادگیری عمیق مبتنی بر کوپمن
نویسندگان Rodrigo Diaz, Carlos De La Vega Martin, Mark Sandler
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Sound,Machine Learning,Audio and Speech Processing,Computational Physics,صدا , یادگیری ماشین , پردازش صوتی و گفتار , فیزیک محاسباتی ,
توضیحات Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted to DAFx2024
توضیحات به فارسی ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: پذیرفته شده برای DAFX2024
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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

This paper presents an examination of State Space Models (SSM) and Koopman-based deep learning methods for modelling the dynamics of both linear and non-linear stiff strings. Through experiments with datasets generated under different initial conditions and sample rates, we assess the capacity of these models to accurately model the complex behaviours observed in string dynamics. Our findings indicate that our proposed Koopman-based model performs as well as or better than other existing approaches in non-linear cases for long-sequence modelling. We inform the design of these architectures with the structure of the problems at hand. Although challenges remain in extending model predictions beyond the training horizon (i.e., extrapolation), the focus of our investigation lies in the models' ability to generalise across different initial conditions within the training time interval. This research contributes insights into the physical modelling of dynamical systems (in particular those addressing musical acoustics) by offering a comparative overview of these and previous methods and introducing innovative strategies for model improvement. Our results highlight the efficacy of these models in simulating non-linear dynamics and emphasise their wide-ranging applicability in accurately modelling dynamical systems over extended sequences.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله بررسی مدل های فضایی دولتی (SSM) و روشهای یادگیری عمیق مبتنی بر کوپمن برای مدل سازی پویایی رشته های سفت خطی و غیرخطی ارائه شده است.از طریق آزمایشات با مجموعه داده های تولید شده در شرایط اولیه مختلف و نرخ نمونه ، ظرفیت این مدل ها را ارزیابی می کنیم تا به طور دقیق از رفتارهای پیچیده مشاهده شده در پویایی رشته مدل کنیم.یافته های ما نشان می دهد که مدل پیشنهادی کوپمن ما و همچنین بهتر از سایر رویکردهای موجود در موارد غیرخطی برای مدل سازی دنباله طولانی است.ما طراحی این معماری ها را با ساختار مشکلات موجود آگاه می کنیم.اگرچه چالش هایی در گسترش پیش بینی های مدل فراتر از افق آموزش (به عنوان مثال ، برون یابی) باقی مانده است ، تمرکز تحقیقات ما در توانایی مدل ها برای تعمیم در شرایط اولیه مختلف در بازه زمانی آموزش نهفته است.این تحقیق با ارائه یک نمای کلی از این روشهای قبلی و معرفی استراتژی های نوآورانه برای بهبود مدل ، بینش در مورد مدل سازی فیزیکی سیستم های دینامیکی (به ویژه آنهایی که به آکوستیک موسیقی می پردازند) کمک می کند.نتایج ما اثربخشی این مدل ها در شبیه سازی پویایی غیرخطی را برجسته می کند و بر کاربرد گسترده آنها در مدل سازی دقیق سیستم های دینامیکی بر روی توالی های گسترده تأکید می کند.

📚 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.