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
Mutual information (MI) is a general measure of statistical dependence with widespread application across the sciences. However, estimating MI between multi-dimensional variables is challenging because the number of samples necessary to converge to an accurate estimate scales unfavorably with dimensionality. In practice, existing techniques can reliably estimate MI in up to tens of dimensions, but fail in higher dimensions, where sufficient sample sizes are infeasible. Here, we explore the idea that underlying low-dimensional structure in high-dimensional data can be exploited to faithfully approximate MI in high-dimensional settings with realistic sample sizes. We develop a method that we call latent MI (LMI) approximation, which applies a nonparametric MI estimator to low-dimensional representations learned by a simple, theoretically-motivated model architecture. Using several benchmarks, we show that unlike existing techniques, LMI can approximate MI well for variables with $> 10^3$ dimensions if their dependence structure has low intrinsic dimensionality. Finally, we showcase LMI on two open problems in biology. First, we approximate MI between protein language model (pLM) representations of interacting proteins, and find that pLMs encode non-trivial information about protein-protein interactions. Second, we quantify cell fate information contained in single-cell RNA-seq (scRNA-seq) measurements of hematopoietic stem cells, and find a sharp transition during neutrophil differentiation when fate information captured by scRNA-seq increases dramatically.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
اطلاعات متقابل (MI) یک معیار کلی از وابستگی آماری با کاربرد گسترده در سراسر علوم است.با این حال ، برآورد Mi بین متغیرهای چند بعدی چالش برانگیز است زیرا تعداد نمونه های لازم برای همگرایی در مقیاس تخمین دقیق به طور نامطلوب با ابعاد.در عمل ، تکنیک های موجود می توانند با اطمینان می توانند MI را تا ده ها ابعاد تخمین بزنند ، اما در ابعاد بالاتر شکست می خورند ، جایی که اندازه نمونه کافی غیرقابل نفوذ است.در اینجا ، ما این ایده را کشف می کنیم که زمینه ساز ساختار کم بعدی در داده های با ابعاد بالا می تواند مورد سوء استفاده قرار گیرد تا با وفاداری MI در تنظیمات با ابعاد بالا با اندازه نمونه های واقع گرایانه مورد استفاده قرار گیرد.ما روشی را ایجاد می کنیم که ما آن را تقریبی Mi (LMI) می نامیم ، که یک برآوردگر MI غیر پارامتری را برای بازنمودهای کم بعدی که توسط یک معماری مدل ساده و با انگیزه آموخته شده است ، اعمال می کند.با استفاده از چندین معیار ، ما نشان می دهیم که برخلاف تکنیک های موجود ، LMI می تواند برای متغیرهایی با ابعاد> 10^3 $ در صورت ساختار وابستگی آنها ابعاد ذاتی کم باشد.سرانجام ، ما LMI را بر روی دو مشکل باز در زیست شناسی به نمایش می گذاریم.اول ، ما Mi را بین مدل های زبان پروتئین (PLM) از پروتئین های متقابل تقریبی می کنیم و می دانیم که PLM ها اطلاعات غیر مهم را در مورد تعامل پروتئین پروتئین رمزگذاری می کنند.دوم ، ما اطلاعات سرنوشت سلولی موجود در اندازه گیری های تک سلولی RNA-SEQ (SCRNA-SEQ) از سلولهای بنیادی خونساز را کمیت می کنیم و در هنگام تمایز نوتروفیل یک انتقال شدید پیدا می کنیم که اطلاعات سرنوشت ضبط شده توسط SCRNA-SEQ به طرز چشمگیری افزایش می یابد.
📚 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
