Machine Learning,Machine Learning,Functional Analysis,Optimization and Control,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , تجزیه و تحلیل عملکردی , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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
In this paper, we study the statistical and geometrical properties of the Kullback-Leibler divergence with kernel covariance operators (KKL) introduced by Bach [2022]. Unlike the classical Kullback-Leibler (KL) divergence that involves density ratios, the KKL compares probability distributions through covariance operators (embeddings) in a reproducible kernel Hilbert space (RKHS), and compute the Kullback-Leibler quantum divergence. This novel divergence hence shares parallel but different aspects with both the standard Kullback-Leibler between probability distributions and kernel embeddings metrics such as the maximum mean discrepancy. A limitation faced with the original KKL divergence is its inability to be defined for distributions with disjoint supports. To solve this problem, we propose in this paper a regularised variant that guarantees that the divergence is well defined for all distributions. We derive bounds that quantify the deviation of the regularised KKL to the original one, as well as finite-sample bounds. In addition, we provide a closed-form expression for the regularised KKL, specifically applicable when the distributions consist of finite sets of points, which makes it implementable. Furthermore, we derive a Wasserstein gradient descent scheme of the KKL divergence in the case of discrete distributions, and study empirically its properties to transport a set of points to a target distribution.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله ، ما خواص آماری و هندسی واگرایی Kullback-Leibler را با اپراتورهای کواریانس هسته (KKL) معرفی شده توسط باخ [2022] بررسی می کنیم.بر خلاف واگرایی کلاسیک Kullback-Leibler (KL) که شامل نسبت چگالی است ، KKL توزیع های احتمال را از طریق اپراتورهای کواریانس (تعبیه) در یک فضای هسته قابل تکرار هیلبرت (RKHS) مقایسه می کند ، و واگرایی کمکی Kullback-Leibler را محاسبه می کند.این واگرایی رمان از این رو جنبه های موازی اما متفاوت با هر دو kullback-leibler استاندارد بین توزیع احتمال و معیارهای تعبیه شده هسته مانند حداکثر میانگین اختلاف دارد.محدودیتی که با واگرایی اصلی KKL روبرو است ، عدم توانایی آن در توزیع با تکیه گاه های جداگانه است.برای حل این مشکل ، ما در این مقاله یک نوع منظم را پیشنهاد می کنیم که تضمین می کند واگرایی برای همه توزیع ها به خوبی تعریف شده است.ما مرزهایی را که تعیین کننده انحراف KKL منظم به اصلی و همچنین مرزهای نمونه محدود است ، استخراج می کنیم.علاوه بر این ، ما یک عبارت بسته برای KKL منظم ارائه می دهیم ، به ویژه هنگامی که توزیع ها از مجموعه های محدود از نقاط تشکیل شده اند ، قابل اجرا است ، که باعث اجرای آن می شود.علاوه بر این ، ما یک طرح تبار شیب Wasserstein از واگرایی KKL را در مورد توزیع گسسته به دست می آوریم و خواص آن را به صورت تجربی مطالعه می کنیم تا مجموعه ای از نقاط را به توزیع هدف منتقل 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
