ترجمه فارسی مقاله چارچوبهای فعلی تقارن گروه متقارن فعلی برای یادگیری بازنمایی

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 Current Symmetry Group Equivariant Convolution Frameworks for Representation Learning
عنوان مقاله به فارسی چارچوبهای فعلی تقارن گروه متقارن فعلی برای یادگیری بازنمایی
نویسندگان Ramzan Basheer, Deepak Mishra
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 31
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 11 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 31 pages, 4 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 31 صفحه ، 4 شکل
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

Euclidean deep learning is often inadequate for addressing real-world signals where the representation space is irregular and curved with complex topologies. Interpreting the geometric properties of such feature spaces has become paramount in obtaining robust and compact feature representations that remain unaffected by nontrivial geometric transformations, which vanilla CNNs cannot effectively handle. Recognizing rotation, translation, permutation, or scale symmetries can lead to equivariance properties in the learned representations. This has led to notable advancements in computer vision and machine learning tasks under the framework of geometric deep learning, as compared to their invariant counterparts. In this report, we emphasize the importance of symmetry group equivariant deep learning models and their realization of convolution-like operations on graphs, 3D shapes, and non-Euclidean spaces by leveraging group theory and symmetry. We categorize them as regular, steerable, and PDE-based convolutions and thoroughly examine the inherent symmetries of their input spaces and ensuing representations. We also outline the mathematical link between group convolutions or message aggregation operations and the concept of equivariance. The report also highlights various datasets, their application scopes, limitations, and insightful observations on future directions to serve as a valuable reference and stimulate further research in this emerging discipline.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری عمیق اقلیدسی اغلب برای پرداختن به سیگنال های دنیای واقعی که در آن فضای نمایندگی نامنظم و منحنی با توپولوژی های پیچیده است ، ناکافی است.تفسیر خصوصیات هندسی چنین فضاهای ویژگی در به دست آوردن بازنمایی های ویژگی قوی و جمع و جور که با تحولات هندسی غیر متعارف بی تأثیر باقی مانده است ، که CNN های وانیل نمی توانند به طور مؤثر کنترل کنند.شناخت چرخش ، ترجمه ، جابجایی یا تقارن مقیاس می تواند به خصوصیات یکسان در بازنمودهای آموخته منجر شود.این امر منجر به پیشرفت های قابل توجه در دیدگاه رایانه و وظایف یادگیری ماشین در چارچوب یادگیری عمیق هندسی ، در مقایسه با همتایان ثابت آنها شده است.در این گزارش ، ما بر اهمیت مدل های یادگیری عمیق گروه تقارن و تحقق آنها از عملیات شبیه به همبستگی بر روی نمودارها ، شکل های سه بعدی و فضاهای غیر ارولیدسی با استفاده از تئوری گروه و تقارن تأکید می کنیم.ما آنها را به عنوان پیچیدگی های منظم ، قابل هدایت و PDE طبقه بندی می کنیم و تقارن ذاتی فضاهای ورودی آنها و نمایش های متعاقب آن را به طور کامل بررسی می کنیم.ما همچنین پیوند ریاضی بین پیچیدگی های گروهی یا عملیات جمع آوری پیام و مفهوم Equivariance را تشریح می کنیم.این گزارش همچنین مجموعه داده های مختلف ، دامنه های کاربردی ، محدودیت ها و مشاهدات روشنگری در مورد جهت های آینده را برجسته می کند تا به عنوان یک مرجع ارزشمند خدمت کند و تحقیقات بیشتری را در این رشته نوظهور تحریک 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.

🎯 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.