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
Reliable uncertainty estimation has become a crucial requirement for the industrial deployment of deep learning algorithms, particularly in high-risk applications such as autonomous driving and medical diagnosis. However, mainstream uncertainty estimation methods, based on deep ensembling or Bayesian neural networks, generally impose substantial computational overhead. To address this challenge, a novel paradigm called Evidential Deep Learning (EDL) has emerged, providing reliable uncertainty estimation with minimal additional computation in a single forward pass. This survey provides a comprehensive overview of the current research on EDL, designed to offer readers a broad introduction to the field without assuming prior knowledge. Specifically, we first delve into the theoretical foundation of EDL, the subjective logic theory, and discuss its distinctions from other uncertainty estimation frameworks. We further present existing theoretical advancements in EDL from four perspectives: reformulating the evidence collection process, improving uncertainty estimation via OOD samples, delving into various training strategies, and evidential regression networks. Thereafter, we elaborate on its extensive applications across various machine learning paradigms and downstream tasks. In the end, an outlook on future directions for better performances and broader adoption of EDL is provided, highlighting potential research avenues.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
برآورد عدم قطعیت قابل اعتماد به یک نیاز اساسی برای استقرار صنعتی الگوریتم های یادگیری عمیق ، به ویژه در کاربردهای پرخطر مانند رانندگی خودمختار و تشخیص پزشکی تبدیل شده است.با این حال ، روشهای تخمین عدم اطمینان جریان ، بر اساس گروههای عمیق یا شبکه های عصبی بیزی ، عموماً سربار محاسباتی قابل توجهی را تحمیل می کند.برای پرداختن به این چالش ، یک الگوی جدید به نام Learning Deep Deep (EDL) پدیدار شده است ، و تخمین عدم اطمینان قابل اعتماد را با حداقل محاسبات اضافی در یک پاس به جلو ارائه می دهد.این نظرسنجی یک مرور کلی از تحقیقات فعلی در مورد EDL ارائه می دهد ، که به منظور ارائه مقدمه گسترده ای از این زمینه بدون فرض دانش قبلی ، به خوانندگان ارائه می دهد.به طور خاص ، ما ابتدا به بنیاد نظری EDL ، تئوری منطق ذهنی می پردازیم و در مورد تمایزهای آن از سایر چارچوبهای تخمین عدم اطمینان بحث می کنیم.ما پیشرفت های نظری موجود را در EDL از چهار دیدگاه ارائه می دهیم: اصلاح فرایند جمع آوری شواهد ، بهبود تخمین عدم اطمینان از طریق نمونه های OOD ، ورود به استراتژی های مختلف آموزشی و شبکه های رگرسیون مشهود.پس از آن ، ما در مورد برنامه های گسترده آن در الگوی مختلف یادگیری ماشین و کارهای پایین دست توضیح می دهیم.در پایان ، چشم انداز مسیرهای آینده برای اجرای بهتر و اتخاذ گسترده تر EDL ارائه شده است که راه های تحقیقاتی بالقوه را برجسته می کند.
📚 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
