MAPress
ترجمه فارسی مقاله یادگیری بازنمایی زمانی علی با انتقال پراکنده غیر ثابت

ترجمه فارسی مقاله یادگیری بازنمایی زمانی علی با انتقال پراکنده غیر ثابت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Causal Temporal Representation Learning with Nonstationary Sparse Transition
عنوان مقاله به فارسی یادگیری بازنمایی زمانی علی با انتقال پراکنده غیر ثابت
نویسندگان Xiangchen Song, Zijian Li, Guangyi Chen, Yujia Zheng, Yewen Fan, Xinshuai Dong, Kun Zhang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
زبان مقاله تحویلی
فرمت مقاله ترجمه شده
نحوه تحویل ترجمه
تعداد صفحات 28
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar arXiv

📚 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

Causal Temporal Representation Learning (Ctrl) methods aim to identify the temporal causal dynamics of complex nonstationary temporal sequences. Despite the success of existing Ctrl methods, they require either directly observing the domain variables or assuming a Markov prior on them. Such requirements limit the application of these methods in real-world scenarios when we do not have such prior knowledge of the domain variables. To address this problem, this work adopts a sparse transition assumption, aligned with intuitive human understanding, and presents identifiability results from a theoretical perspective. In particular, we explore under what conditions on the significance of the variability of the transitions we can build a model to identify the distribution shifts. Based on the theoretical result, we introduce a novel framework, Causal Temporal Representation Learning with Nonstationary Sparse Transition (CtrlNS), designed to leverage the constraints on transition sparsity and conditional independence to reliably identify both distribution shifts and latent factors. Our experimental evaluations on synthetic and real-world datasets demonstrate significant improvements over existing baselines, highlighting the effectiveness of our approach.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

روشهای یادگیری بازنمایی موقتی علّی (CTRL) با هدف شناسایی پویایی علی موقت توالی های زمانی غیر ایستاده پیچیده.علیرغم موفقیت روشهای CTRL موجود ، آنها نیاز به مشاهده مستقیم متغیرهای دامنه یا فرض یک مارکوف را قبل از آنها دارند.چنین الزاماتی هنگامی که چنین دانش قبلی از متغیرهای دامنه نداریم ، کاربرد این روش ها را در سناریوهای دنیای واقعی محدود می کند.برای پرداختن به این مشکل ، این کار یک فرض انتقال پراکنده را اتخاذ می کند ، با درک بصری انسان مطابقت دارد و نتایج شناسایی را از دیدگاه نظری ارائه می دهد.به طور خاص ، ما تحت چه شرایطی در مورد اهمیت تغییرپذیری انتقال ها می توانیم یک مدل برای شناسایی تغییرات توزیع ایجاد کنیم.بر اساس نتیجه نظری ، ما یک چارچوب جدید ، یادگیری بازنمایی موقت علّی را با انتقال پراکنده غیر استاتیک (CTRLN) معرفی می کنیم ، که برای استفاده از محدودیت های موجود در ترمیم و استقلال مشروط برای شناسایی قابل اعتماد هر دو تغییر توزیع و عوامل پنهان طراحی شده است.ارزیابی های تجربی ما در مجموعه داده های مصنوعی و واقعی در دنیای واقعی پیشرفت های قابل توجهی را نسبت به خطوط موجود نشان می دهد و اثربخشی رویکرد ما 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.

🎯 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.