اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله چه زمانی شبکه میانگین، توپولوژی یک نمونه از شبکه‌ها را نشان می‌دهد؟

ترجمه فارسی مقاله چه زمانی شبکه میانگین، توپولوژی یک نمونه از شبکه‌ها را نشان می‌دهد؟

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 When does the mean network capture the topology of a sample of networks?
عنوان مقاله به فارسی چه زمانی شبکه میانگین، توپولوژی یک نمونه از شبکه‌ها را نشان می‌دهد؟
نویسندگان François G Meyer
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 23
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,Social and Information Networks,Data Analysis, Statistics and Probability,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , شبکه های اجتماعی و اطلاعاتی , تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال ,
توضیحات Submitted 6 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 23 pages
توضیحات به فارسی ارائه شده در 6 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 23 صفحه

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 920,000 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

The notion of Fréchet mean (also known as "barycenter") network is the workhorse of most machine learning algorithms that require the estimation of a "location" parameter to analyse network-valued data. In this context, it is critical that the network barycenter inherits the topological structure of the networks in the training dataset. The metric - which measures the proximity between networks - controls the structural properties of the barycenter. This work is significant because it provides for the first time analytical estimates of the sample Fréchet mean for the stochastic blockmodel, which is at the cutting edge of rigorous probabilistic analysis of random networks. We show that the mean network computed with the Hamming distance is unable to capture the topology of the networks in the training sample, whereas the mean network computed using the effective resistance distance recovers the correct partitions and associated edge density. From a practical standpoint, our work informs the choice of metrics in the context where the sample Fréchet mean network is used to characterise the topology of networks for network-valued machine learning

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مفهوم شبکه Fréchet میانگین (همچنین به عنوان "BaryCenter" نیز شناخته می شود) کارگاه بیشتر الگوریتم های یادگیری ماشین است که برای تجزیه و تحلیل داده های دارای ارزش شبکه نیاز به تخمین پارامتر "مکان" دارند.در این زمینه ، بسیار مهم است که BaryCenter شبکه ساختار توپولوژیکی شبکه ها را در مجموعه داده های آموزش به ارث ببرد.متریک - که نزدیکی بین شبکه ها را اندازه گیری می کند - خصوصیات ساختاری BaryCenter را کنترل می کند.این کار قابل توجه است زیرا برای اولین بار تخمین های تحلیلی از میانگین Fréchet نمونه را برای blockmodel تصادفی ، که در لبه برش تجزیه و تحلیل احتمالی دقیق شبکه های تصادفی است ، فراهم می کند.ما نشان می دهیم که میانگین شبکه محاسبه شده با فاصله چکش زدن قادر به ضبط توپولوژی شبکه ها در نمونه آموزش نیست ، در حالی که میانگین شبکه محاسبه شده با استفاده از فاصله مقاومت مؤثر ، پارتیشن های صحیح و تراکم لبه مرتبط را بازیابی می کند.از دیدگاه عملی ، کار ما انتخاب معیارها را در زمینه ای که از شبکه میانگین Fréchet برای توصیف توپولوژی شبکه ها برای یادگیری ماشین با ارزش شبکه استفاده می شود ، آگاه 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.

🎯 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.