اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله سازگاری متا-پسین برای استنتاج بیزی سیستم متاپایدار

ترجمه فارسی مقاله سازگاری متا-پسین برای استنتاج بیزی سیستم متاپایدار

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 Meta-Posterior Consistency for the Bayesian Inference of Metastable System
عنوان مقاله به فارسی سازگاری متا-پسین برای استنتاج بیزی سیستم متاپایدار
نویسندگان Zachary P Adams, Sayan Mukherjee
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 32
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,Probability,Statistics Theory,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , احتمال , تئوری آمار ,
توضیحات Submitted 3 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 32 pages, 3 figures , MSC Class: 62F15; 60J70
توضیحات به فارسی ارسال شده در 3 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 32 صفحه ، 3 شکل ، کلاس MSC: 62F15 ؛60J70

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: 1,280,000 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

The vast majority of the literature on learning dynamical systems or stochastic processes from time series has focused on stable or ergodic systems, for both Bayesian and frequentist inference procedures. However, most real-world systems are only metastable, that is, the dynamics appear to be stable on some time scale, but are in fact unstable over longer time scales. Consistency of inference for metastable systems may not be possible, but one can ask about metaconsistency: Do inference procedures converge when observations are taken over a large but finite time interval, but diverge on longer time scales? In this paper we introduce, discuss, and quantify metaconsistency in a Bayesian framework. We discuss how metaconsistency can be exploited to efficiently infer a model for a sub-system of a larger system, where inference on the global behavior may require much more data. We also discuss the relation between meta-consistency and the spectral properties of the model dynamical system in the case of uniformly ergodic diffusions.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

اکثریت قریب به اتفاق ادبیات در مورد یادگیری سیستم های دینامیکی یا فرآیندهای تصادفی از سری زمانی ، بر روی سیستم های پایدار یا ارگودیک ، برای هر دو روش استنباط بیزی و مکرر متمرکز شده است.با این حال ، بیشتر سیستم های دنیای واقعی فقط قابل استفاده هستند ، یعنی پویایی به نظر می رسد در برخی از مقیاس زمانی پایدار است ، اما در واقع در مقیاس های طولانی تر ناپایدار هستند.قوام استنباط برای سیستم های قابل استفاده ممکن است امکان پذیر نباشد ، اما می توان در مورد فراخوانسیک پرسید: آیا وقتی مشاهدات در یک بازه زمانی بزرگ اما محدود انجام می شود ، روشهای استنباط همگرا می شوند ، اما در مقیاس های طولانی تر منحرف می شوند؟در این مقاله ، ما در یک چارچوب بیزی ، متاکتون را معرفی ، بحث و کمیت می کنیم.ما بحث می کنیم که چگونه می توان از متاكوني استفاده كرد تا به طور مؤثر مديري براي يك سیستم فرعی از يك سيستم بزرگتر استنيا شود ، كه در آن استنباط بر رفتار جهانی ممكن است به داده هاي بسياري نیاز داشته باشد.ما همچنین در مورد رابطه بین متا و خصوصیات طیفی سیستم دینامیکی مدل در مورد انتشار یکنواخت ارگوودیک بحث می کنیم.

📚 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.