ترجمه فارسی مقاله در مورد تجزیه و تحلیل همگرایی رمزگذارهای خودکار متغیر بیش از حد پارامتر: دیدگاه هسته مماس عصبی

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 On the Convergence Analysis of Over-Parameterized Variational Autoencoders: A Neural Tangent Kernel Perspective
عنوان مقاله به فارسی در مورد تجزیه و تحلیل همگرایی رمزگذارهای خودکار متغیر بیش از حد پارامتر: دیدگاه هسته مماس عصبی
نویسندگان Li Wang, Wei Huang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 21
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted by Machine Learning journal
توضیحات به فارسی ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: توسط مجله یادگیری ماشین پذیرفته شده است
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

Variational Auto-Encoders (VAEs) have emerged as powerful probabilistic models for generative tasks. However, their convergence properties have not been rigorously proven. The challenge of proving convergence is inherently difficult due to the highly non-convex nature of the training objective and the implementation of a Stochastic Neural Network (SNN) within VAE architectures. This paper addresses these challenges by characterizing the optimization trajectory of SNNs utilized in VAEs through the lens of Neural Tangent Kernel (NTK) techniques. These techniques govern the optimization and generalization behaviors of ultra-wide neural networks. We provide a mathematical proof of VAE convergence under mild assumptions, thus advancing the theoretical understanding of VAE optimization dynamics. Furthermore, we establish a novel connection between the optimization problem faced by over-parameterized SNNs and the Kernel Ridge Regression (KRR) problem. Our findings not only contribute to the theoretical foundation of VAEs but also open new avenues for investigating the optimization of generative models using advanced kernel methods. Our theoretical claims are verified by experimental simulations.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مددجویان خودکار (VAES) به عنوان مدلهای احتمالی قدرتمند برای کارهای تولیدی ظاهر شده اند.با این حال ، خصوصیات همگرایی آنها به شدت اثبات نشده است.چالش اثبات همگرایی به دلیل ماهیت بسیار غیر متناوب هدف آموزش و اجرای یک شبکه عصبی تصادفی (SNN) در معماری VAE ، ذاتاً دشوار است.در این مقاله با توصیف مسیر بهینه سازی SNN های مورد استفاده در VAES از طریق لنزهای تکنیک های هسته مماس عصبی (NTK) به این چالش ها می پردازیم.این تکنیک ها بر رفتارهای بهینه سازی و تعمیم شبکه های عصبی فوق العاده گسترده حاکم هستند.ما یک اثبات ریاضی از همگرایی VAE تحت فرضیات خفیف ارائه می دهیم ، بنابراین درک نظری پویایی بهینه سازی VAE را پیش می بریم.علاوه بر این ، ما یک ارتباط جدید بین مشکل بهینه سازی که توسط SNN های بیش از حد پارامتر شده و مشکل رگرسیون هسته ریج (KRR) روبرو است ، برقرار می کنیم.یافته های ما نه تنها به بنیاد نظری VAES کمک می کند بلکه راه های جدیدی را برای بررسی بهینه سازی مدلهای تولیدی با استفاده از روشهای پیشرفته هسته باز می کند.ادعاهای نظری ما با شبیه سازی های تجربی تأیید می شود.

📚 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.