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
Modelling longitudinal data is an important yet challenging task. These datasets can be high-dimensional, contain non-linear effects and time-varying covariates. Gaussian process (GP) prior-based variational autoencoders (VAEs) have emerged as a promising approach due to their ability to model time-series data. However, they are costly to train and struggle to fully exploit the rich covariates characteristic of longitudinal data, making them difficult for practitioners to use effectively. In this work, we leverage linear mixed models (LMMs) and amortized variational inference to provide conditional priors for VAEs, and propose LMM-VAE, a scalable, interpretable and identifiable model. We highlight theoretical connections between it and GP-based techniques, providing a unified framework for this class of methods. Our proposal performs competitively compared to existing approaches across simulated and real-world datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی داده های طولی یک کار مهم و در عین حال چالش برانگیز است.این مجموعه داده ها می توانند با ابعاد بالا باشند ، حاوی اثرات غیرخطی و متغیرهای متغیر متغیر هستند.فرآیند گاوسی (GP) به دلیل توانایی آنها در مدل سازی داده های سری زمانی ، به عنوان یک رویکرد امیدوارکننده ظاهر شده است.با این حال ، آنها برای آموزش و تلاش برای بهره برداری کامل از متغیرهای متغیر غنی که مشخصه داده های طولی است ، پرهزینه هستند و آنها را برای پزشکان دشوار می کند.در این کار ، ما از مدل های مخلوط خطی (LMM) استفاده می کنیم و استنتاج متغیر را برای تهیه مقدمات مشروط برای VAE ها ، و پیشنهاد LMM-VAE ، یک مدل مقیاس پذیر ، قابل تفسیر و قابل شناسایی است.ما ارتباطات نظری بین فناوری اطلاعات و تکنیک های مبتنی بر پزشکان عمومی را برجسته می کنیم و یک چارچوب یکپارچه برای این کلاس از روش ها فراهم می کنیم.پیشنهاد ما در مقایسه با رویکردهای موجود در مجموعه داده های شبیه سازی شده و در دنیای واقعی ، رقابتی را انجام 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 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
