اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله رگرسیون عمیق Fréchet

ترجمه فارسی مقاله رگرسیون عمیق Fréchet

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 Deep Fréchet Regression
عنوان مقاله به فارسی رگرسیون عمیق Fréchet
نویسندگان Su I Iao, Yidong Zhou, Hans-Georg Müller
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 66
دسته بندی موضوعات Methodology,Machine Learning,روش شناسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 31 July, 2024; originally announced July 2024. , Comments: 66 pages, 6 figures, 5 tables
توضیحات به فارسی ارسال 31 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: 66 صفحه ، 6 شکل ، 5 جدول

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 2,640,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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

Advancements in modern science have led to the increasing availability of non-Euclidean data in metric spaces. This paper addresses the challenge of modeling relationships between non-Euclidean responses and multivariate Euclidean predictors. We propose a flexible regression model capable of handling high-dimensional predictors without imposing parametric assumptions. Two primary challenges are addressed: the curse of dimensionality in nonparametric regression and the absence of linear structure in general metric spaces. The former is tackled using deep neural networks, while for the latter we demonstrate the feasibility of mapping the metric space where responses reside to a low-dimensional Euclidean space using manifold learning. We introduce a reverse mapping approach, employing local Fréchet regression, to map the low-dimensional manifold representations back to objects in the original metric space. We develop a theoretical framework, investigating the convergence rate of deep neural networks under dependent sub-Gaussian noise with bias. The convergence rate of the proposed regression model is then obtained by expanding the scope of local Fréchet regression to accommodate multivariate predictors in the presence of errors in predictors. Simulations and case studies show that the proposed model outperforms existing methods for non-Euclidean responses, focusing on the special cases of probability measures and networks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیشرفت در علم مدرن منجر به افزایش در دسترس بودن داده های غیر الکلیدسی در فضاهای متریک شده است.در این مقاله به چالش مدل سازی روابط بین پاسخهای غیر الکلیدسی و پیش بینی کننده های اقلیدسی چند متغیره پرداخته شده است.ما یک مدل رگرسیون انعطاف پذیر را ارائه می دهیم که قادر به پیش بینی پیش بینی های با ابعاد بالا بدون تحمیل فرضیات پارامتری است.به دو چالش اصلی پرداخته شده است: نفرین ابعاد در رگرسیون غیر پارامتری و عدم وجود ساختار خطی در فضاهای متریک عمومی.اولی با استفاده از شبکه های عصبی عمیق مقابله می شود ، در حالی که برای دومی امکان نقشه برداری از فضای متریک را نشان می دهیم که در آن پاسخ ها به فضای اقلیدسی کم بعدی با استفاده از یادگیری مانیفولد ساکن هستند.ما یک رویکرد نقشه برداری معکوس ، با استفاده از رگرسیون محلی Fréchet ، برای نقشه برداری از نمایش های منیفولد کم بعدی به اشیاء در فضای متریک اصلی معرفی می کنیم.ما یک چارچوب نظری را توسعه می دهیم ، با بررسی میزان همگرایی شبکه های عصبی عمیق تحت سر و صدای وابسته به زیر گراس با تعصب.میزان همگرایی مدل رگرسیون پیشنهادی سپس با گسترش دامنه رگرسیون محلی Fréchet برای اسکان پیش بینی کننده های چند متغیره در حضور خطا در پیش بینی ها بدست می آید.شبیه سازی ها و مطالعات موردی نشان می دهد که مدل پیشنهادی از روشهای موجود برای پاسخهای غیر الکلیدسی بهتر است ، با تمرکز بر موارد خاص اقدامات و شبکه ها.

📚 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.