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
Recently, the issue of adversarial robustness in the time series domain has garnered significant attention. However, the available defense mechanisms remain limited, with adversarial training being the predominant approach, though it does not provide theoretical guarantees. Randomized Smoothing has emerged as a standout method due to its ability to certify a provable lower bound on robustness radius under $\ell_p$-ball attacks. Recognizing its success, research in the time series domain has started focusing on these aspects. However, existing research predominantly focuses on time series forecasting, or under the non-$\ell_p$ robustness in statistic feature augmentation for time series classification~(TSC). Our review found that Randomized Smoothing performs modestly in TSC, struggling to provide effective assurances on datasets with poor robustness. Therefore, we propose a self-ensemble method to enhance the lower bound of the probability confidence of predicted labels by reducing the variance of classification margins, thereby certifying a larger radius. This approach also addresses the computational overhead issue of Deep Ensemble~(DE) while remaining competitive and, in some cases, outperforming it in terms of robustness. Both theoretical analysis and experimental results validate the effectiveness of our method, demonstrating superior performance in robustness testing compared to baseline approaches.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به تازگی ، مسئله استحکام مخالف در حوزه سری زمانی توجه چشمگیری را به خود جلب کرده است.با این حال ، مکانیسم های دفاعی موجود محدود باقی مانده است ، با این که آموزش های مخالف رویکرد غالب است ، اگرچه ضمانت های نظری را ارائه نمی دهد.هموار سازی تصادفی به دلیل توانایی آن در تأیید یک محدودیت پایین قابل اثبات در شعاع استحکام تحت حملات $ \ ell_p $-به عنوان یک روش برجسته ظاهر شده است.با شناخت موفقیت خود ، تحقیقات در حوزه سری زمانی با تمرکز روی این جنبه ها شروع شده است.با این حال ، تحقیقات موجود عمدتاً بر پیش بینی سری زمانی ، یا تحت قدرت غیر $ \ ell_p $ در تقویت ویژگی آماری برای طبقه بندی سری زمانی (TSC) متمرکز است.بررسی ما نشان داد که هموار سازی تصادفی در TSC به طور متوسط عمل می کند و در تلاش برای اطمینان از اطمینان موثر در مجموعه داده ها با استحکام ضعیف است.بنابراین ، ما یک روش خودمختار را برای تقویت محدودیت پایین تر از اعتماد به نفس برچسب های پیش بینی شده با کاهش واریانس حاشیه های طبقه بندی پیشنهاد می کنیم ، از این طریق شعاع بزرگتر را تأیید می کنیم.این رویکرد همچنین به مسئله سربار محاسباتی گروه های عمیق ~ (DE) می پردازد ، در حالی که رقابتی باقی مانده و در برخی موارد از آن از نظر استحکام بهتر است.هر دو تجزیه و تحلیل نظری و نتایج تجربی ، اثربخشی روش ما را تأیید می کنند ، و عملکرد برتر در آزمایش استحکام را در مقایسه با رویکردهای پایه نشان می دهد.
📚 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
