ترجمه فارسی مقاله علیت دینامیکی تحت عوامل مخدوشکننده نامرئی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Dynamical causality under invisible confounders |
| عنوان مقاله به فارسی | علیت دینامیکی تحت عوامل مخدوشکننده نامرئی |
| نویسندگان | Jinling Yan, Shao-Wu Zhang, Chihao Zhang, Weitian Huang, Jifan Shi, Luonan Chen |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 23 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Methodology,یادگیری ماشین , روش شناسی , |
| توضیحات | Submitted 10 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 23 pages, 5 figures |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 10 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 23 صفحه ، 5 شکل |
قیمت: 19,000 تومان
سفارش
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش میدهید.
قیمت: 920,000 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.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
Causality inference is prone to spurious causal interactions, due to the substantial confounders in a complex system. While many existing methods based on the statistical methods or dynamical methods attempt to address misidentification challenges, there remains a notable lack of effective methods to infer causality, in particular in the presence of invisible/unobservable confounders. As a result, accurately inferring causation with invisible confounders remains a largely unexplored and outstanding issue in data science and AI fields. In this work, we propose a method to overcome such challenges to infer dynamical causality under invisible confounders (CIC method) and further reconstruct the invisible confounders from time-series data by developing an orthogonal decomposition theorem in a delay embedding space. The core of our CIC method lies in its ability to decompose the observed variables not in their original space but in their delay embedding space into the common and private subspaces respectively, thereby quantifying causality between those variables both theoretically and computationally. This theoretical foundation ensures the causal detection for any high-dimensional system even with only two observed variables under many invisible confounders, which is actually a long-standing problem in the field. In addition to the invisible confounder problem, such a decomposition actually makes the intertwined variables separable in the embedding space, thus also solving the non-separability problem of causal inference. Extensive validation of the CIC method is carried out using various real datasets, and the experimental results demonstrates its effectiveness to reconstruct real biological networks even with unobserved confounders.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استنباط علیت مستعد تعامل علیت فریبنده است ، به دلیل مخدوش کننده های قابل توجه در یک سیستم پیچیده.در حالی که بسیاری از روشهای موجود مبتنی بر روشهای آماری یا روشهای دینامیکی سعی در رفع چالش های نادرست دارند ، عدم وجود روشهای مؤثر برای استنباط علیت ، به ویژه در حضور مخدوشان نامرئی/ناآگاه ، باقی مانده است.در نتیجه ، علیت دقیق استنباط شده با مخدوشان نامرئی یک مسئله کاملاً ناشناخته و برجسته در زمینه داده ها و زمینه های هوش مصنوعی است.در این کار ، ما روشی را برای غلبه بر چنین چالش هایی برای استنباط علیت دینامیکی تحت مخدوشان نامرئی (روش CIC) و بازسازی بیشتر متقاضیان نامرئی از داده های سری زمانی با ایجاد یک قضیه تجزیه متعامد در یک فضای تعبیه شده پیشنهاد می کنیم.هسته اصلی روش CIC ما در توانایی آن در تجزیه متغیرهای مشاهده شده نه در فضای اصلی آنها بلکه در تأخیر در تعبیه آنها به ترتیب در فضای مشترک و خصوصی قرار دارد ، از این طریق علیت بین آن متغیرها را از نظر تئوری و محاسباتی تعیین می کند.این بنیاد نظری ، تشخیص علی را برای هر سیستم با ابعاد بالا حتی با تنها دو متغیر مشاهده شده در زیر بسیاری از مخازن نامرئی تضمین می کند ، که در واقع یک مشکل دیرینه در این زمینه است.علاوه بر مسئله مخدوش نامرئی ، چنین تجزیه در واقع باعث می شود متغیرهای درهم تنیده در فضای تعبیه شده از هم جدا شوند ، بنابراین مشکل غیر قابل تفکیک استنباط علی را نیز حل می کند.اعتبارسنجی گسترده روش CIC با استفاده از مجموعه داده های مختلف واقعی انجام می شود ، و نتایج تجربی اثربخشی آن را در بازسازی شبکه های بیولوژیکی واقعی حتی با مخدوشان غیرقابل محافظت 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.