اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله مدل‌های لایه آخر بیزی انعطاف‌پذیر با استفاده از نمونه‌های پیشین ضمنی و نمونه‌گیری پسین انتشار

ترجمه فارسی مقاله مدل‌های لایه آخر بیزی انعطاف‌پذیر با استفاده از نمونه‌های پیشین ضمنی و نمونه‌گیری پسین انتشار

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 Flexible Bayesian Last Layer Models Using Implicit Priors and Diffusion Posterior Sampling
عنوان مقاله به فارسی مدل‌های لایه آخر بیزی انعطاف‌پذیر با استفاده از نمونه‌های پیشین ضمنی و نمونه‌گیری پسین انتشار
نویسندگان Jian Xu, Zhiqi Lin, Shigui Li, Min Chen, Junmei Yang, Delu Zeng, John Paisley
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Machine Learning,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 7 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 7 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: 400,000 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

Bayesian Last Layer (BLL) models focus solely on uncertainty in the output layer of neural networks, demonstrating comparable performance to more complex Bayesian models. However, the use of Gaussian priors for last layer weights in Bayesian Last Layer (BLL) models limits their expressive capacity when faced with non-Gaussian, outlier-rich, or high-dimensional datasets. To address this shortfall, we introduce a novel approach that combines diffusion techniques and implicit priors for variational learning of Bayesian last layer weights. This method leverages implicit distributions for modeling weight priors in BLL, coupled with diffusion samplers for approximating true posterior predictions, thereby establishing a comprehensive Bayesian prior and posterior estimation strategy. By delivering an explicit and computationally efficient variational lower bound, our method aims to augment the expressive abilities of BLL models, enhancing model accuracy, calibration, and out-of-distribution detection proficiency. Through detailed exploration and experimental validation, We showcase the method's potential for improving predictive accuracy and uncertainty quantification while ensuring computational efficiency.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدل های آخرین لایه Bayesian (BLL) صرفاً بر عدم اطمینان در لایه خروجی شبکه های عصبی متمرکز شده و عملکرد قابل مقایسه ای را با مدلهای پیچیده تر بیزی نشان می دهد.با این حال ، استفاده از Priors Gaussian برای آخرین وزن لایه ها در مدل های آخرین لایه Bayesian (BLL) ظرفیت بیانگر آنها را در مواجهه با مجموعه داده های غیر گاوزسی ، غنی از دورتر یا با ابعاد بالا محدود می کند.برای پرداختن به این کمبود ، ما یک رویکرد جدید را معرفی می کنیم که ترکیبی از تکنیک های انتشار و مقدمات ضمنی برای یادگیری متنوع وزن آخرین لایه بیزی است.این روش توزیع های ضمنی را برای مدل سازی مقدمات وزن در BLL ، همراه با نمونه های انتشار برای تقریب پیش بینی های خلفی واقعی ، از این طریق یک استراتژی جامع تخمین قبلی و خلفی بیزی ایجاد می کند.با ارائه یک محدودیت پایین تر و محاسباتی کارآمد ، روش ما با هدف تقویت توانایی های بیانگر مدل های BLL ، افزایش دقت مدل ، کالیبراسیون و مهارت تشخیص خارج از توزیع است.از طریق اکتشاف دقیق و اعتبار سنجی تجربی ، ما پتانسیل روش را برای بهبود دقت پیش بینی کننده و کمیت عدم اطمینان در ضمن اطمینان از بهره وری محاسباتی به نمایش می گذاریم.

📚 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.