اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله فرآیندهای کاملاً دیفرانسیل گاوسی از طریق معادلات دیفرانسیل تصادفی

ترجمه فارسی مقاله فرآیندهای کاملاً دیفرانسیل گاوسی از طریق معادلات دیفرانسیل تصادفی

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 Fully Bayesian Differential Gaussian Processes through Stochastic Differential Equations
عنوان مقاله به فارسی فرآیندهای کاملاً دیفرانسیل گاوسی از طریق معادلات دیفرانسیل تصادفی
نویسندگان Jian Xu, Zhiqi Lin, Min Chen, Junmei Yang, Delu Zeng, John Paisley
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 11
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 12 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده 12 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 440,000 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

Traditional deep Gaussian processes model the data evolution using a discrete hierarchy, whereas differential Gaussian processes (DIFFGPs) represent the evolution as an infinitely deep Gaussian process. However, prior DIFFGP methods often overlook the uncertainty of kernel hyperparameters and assume them to be fixed and time-invariant, failing to leverage the unique synergy between continuous-time models and approximate inference. In this work, we propose a fully Bayesian approach that treats the kernel hyperparameters as random variables and constructs coupled stochastic differential equations (SDEs) to learn their posterior distribution and that of inducing points. By incorporating estimation uncertainty on hyperparameters, our method enhances the model's flexibility and adaptability to complex dynamics. Additionally, our approach provides a time-varying, comprehensive, and realistic posterior approximation through coupling variables using SDE methods. Experimental results demonstrate the advantages of our method over traditional approaches, showcasing its superior performance in terms of flexibility, accuracy, and other metrics. Our work opens up exciting research avenues for advancing Bayesian inference and offers a powerful modeling tool for continuous-time Gaussian processes.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

فرآیندهای سنتی گاوسی سنتی تکامل داده ها را با استفاده از یک سلسله مراتب گسسته مدل می کنند ، در حالی که فرآیندهای دیفرانسیل گاوسی (دیفایگ) نشان دهنده تکامل به عنوان یک فرایند بی نهایت عمیق گاوسی است.با این حال ، روشهای DiffGP قبلی اغلب از عدم اطمینان از هیپرپارامترهای هسته غافل می شوند و فرض می کنند که آنها ثابت و متغیر هستند ، و نتوانند از هم افزایی منحصر به فرد بین مدلهای زمان مداوم و استنتاج تقریبی استفاده کنند.در این کار ، ما یک رویکرد کاملاً بیزی را پیشنهاد می کنیم که هیپرپارامترهای هسته را به عنوان متغیرهای تصادفی و سازه ها معادلات دیفرانسیل تصادفی (SDES) درمان می کند تا توزیع خلفی آنها و نقاط القا کننده را بیاموزد.با درج عدم اطمینان برآورد در هایپرپارامترها ، روش ما انعطاف پذیری و سازگاری مدل را با پویایی پیچیده تقویت می کند.علاوه بر این ، رویکرد ما تقریب خلفی متغیر ، جامع و واقع بینانه را از طریق متغیرهای اتصال با استفاده از روش های SDE فراهم می کند.نتایج تجربی مزایای روش ما را نسبت به رویکردهای سنتی نشان می دهد ، و عملکرد برتر آن را از نظر انعطاف پذیری ، دقت و سایر معیارها نشان می دهد.کار ما راه های تحقیقاتی هیجان انگیز را برای پیشبرد استنباط بیزی باز می کند و یک ابزار مدل سازی قدرتمند را برای فرآیندهای گاوسی در زمان مداوم ارائه 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.

🎯 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.