ترجمه فارسی مقاله فیلتر کردن نمودار آنلاین روی نمودارهای گسترش

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 Online Graph Filtering Over Expanding Graphs
عنوان مقاله به فارسی فیلتر کردن نمودار آنلاین روی نمودارهای گسترش
نویسندگان Bishwadeep Das, Elvin Isufi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 15
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Signal Processing,یادگیری ماشین , پردازش سیگنال ,
توضیحات Submitted 11 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
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

Graph filters are a staple tool for processing signals over graphs in a multitude of downstream tasks. However, they are commonly designed for graphs with a fixed number of nodes, despite real-world networks typically grow over time. This topological evolution is often known up to a stochastic model, thus, making conventional graph filters ill-equipped to withstand such topological changes, their uncertainty, as well as the dynamic nature of the incoming data. To tackle these issues, we propose an online graph filtering framework by relying on online learning principles. We design filters for scenarios where the topology is both known and unknown, including a learner adaptive to such evolution. We conduct a regret analysis to highlight the role played by the different components such as the online algorithm, the filter order, and the growing graph model. Numerical experiments with synthetic and real data corroborate the proposed approach for graph signal inference tasks and show a competitive performance w.r.t. baselines and state-of-the-art alternatives.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

فیلترهای نمودار ابزاری اصلی برای پردازش سیگنال ها بر روی نمودارها در بسیاری از کارهای پایین دست است.با این حال ، آنها معمولاً برای نمودارهایی با تعداد ثابت گره طراحی شده اند ، با وجود اینکه شبکه های دنیای واقعی به طور معمول با گذشت زمان رشد می کنند.این تکامل توپولوژیکی غالباً تا یک مدل تصادفی شناخته می شود ، بنابراین ، فیلترهای نمودار معمولی را برای تحمل چنین تغییرات توپولوژیکی ، عدم اطمینان آنها و همچنین ماهیت پویا داده های ورودی مجهز می کند.برای مقابله با این مسائل ، ما با تکیه بر اصول یادگیری آنلاین ، یک چارچوب فیلتر نمودار آنلاین را پیشنهاد می کنیم.ما فیلترهایی را برای سناریوهایی طراحی می کنیم که توپولوژی هم شناخته شده و هم ناشناخته است ، از جمله یک یادگیرنده سازگار با چنین تکامل.ما یک تجزیه و تحلیل پشیمانی را برای برجسته کردن نقش ایفا می کنیم که توسط مؤلفه های مختلف مانند الگوریتم آنلاین ، ترتیب فیلتر و مدل نمودار در حال رشد نقش داشته است.آزمایش های عددی با داده های مصنوعی و واقعی ، رویکرد پیشنهادی را برای وظایف استنتاج سیگنال نمودار تأیید می کند و عملکرد رقابتی W.R.T را نشان می دهد.خطوط پایه و گزینه های پیشرفته.

📚 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.