Machine Learning,Optimization and Control,یادگیری ماشین , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 5 September, 2024; v1 submitted 3 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 20 pages, 5 figures, to be published in the International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics" , MSC Class: 90C15
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 5 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 20 صفحه ، 5 شکل ، که در مجله بین المللی فنی علمی "مشکلات کنترل و انفورماتیک" منتشر می شود ، کلاس MSC: 90C15
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
This paper addresses the limitations of traditional vector quantization (clustering) algorithms, particularly K-Means and its variant K-Means++, and explores the Stochastic Quantization (SQ) algorithm as a scalable alternative for high-dimensional unsupervised and semi-supervised learning problems. Some traditional clustering algorithms suffer from inefficient memory utilization during computation, necessitating the loading of all data samples into memory, which becomes impractical for large-scale datasets. While variants such as Mini-Batch K-Means partially mitigate this issue by reducing memory usage, they lack robust theoretical convergence guarantees due to the non-convex nature of clustering problems. In contrast, the Stochastic Quantization algorithm provides strong theoretical convergence guarantees, making it a robust alternative for clustering tasks. We demonstrate the computational efficiency and rapid convergence of the algorithm on an image classification problem with partially labeled data, comparing model accuracy across various ratios of labeled to unlabeled data. To address the challenge of high dimensionality, we trained Triplet Network to encode images into low-dimensional representations in a latent space, which serve as a basis for comparing the efficiency of both the Stochastic Quantization algorithm and traditional quantization algorithms. Furthermore, we enhance the algorithm's convergence speed by introducing modifications with an adaptive learning rate.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله محدودیت های الگوریتم های اندازه گیری بردار سنتی (خوشه بندی) ، به ویژه k-means و نوع k-means ++ آن ، و الگوریتم اندازه گیری تصادفی (SQ) به عنوان یک جایگزین مقیاس پذیر برای مشکلات یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارتی به بررسی می پردازد.برخی از الگوریتم های خوشه بندی سنتی از استفاده از حافظه ناکارآمد در حین محاسبه رنج می برند ، و نیاز به بارگذاری همه نمونه های داده به حافظه دارند ، که برای مجموعه داده های در مقیاس بزرگ غیر عملی می شود.در حالی که انواع مختلفی مانند K-Means با کاهش استفاده از حافظه ، این مسئله را تا حدی کاهش می دهد ، آنها به دلیل ماهیت غیر متمایز مشکلات خوشه بندی ، فاقد تضمین همگرایی نظری هستند.در مقابل ، الگوریتم کمیت تصادفی تصادفی ضمانت همگرایی نظری قوی را ارائه می دهد ، و آن را به یک جایگزین قوی برای کارهای خوشه بندی تبدیل می کند.ما بازده محاسباتی و همگرایی سریع الگوریتم را در یک مشکل طبقه بندی تصویر با داده های جزئی با برچسب نشان می دهیم ، و مقایسه دقت مدل در نسبت های مختلف برچسب داده شده به داده های بدون برچسب.برای پرداختن به چالش ابعاد بالا ، ما شبکه سه گانه را آموزش دادیم تا تصاویر را در بازنمایی های کم بعدی در یک فضای نهفته رمزگذاری کنیم ، که به عنوان پایه ای برای مقایسه کارآیی الگوریتم کمیت تصادفی و الگوریتم های کمیت سنتی خدمت می کند.علاوه بر این ، ما با معرفی اصلاحات با نرخ یادگیری تطبیقی ، سرعت همگرایی الگوریتم را افزایش 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
