ترجمه فارسی مقاله یادگیری نیمه‌نظارتی سریع و مقیاس‌پذیر برای خوشه‌بندی زیرفضای چندنمایی

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 Fast and Scalable Semi-Supervised Learning for Multi-View Subspace Clustering
عنوان مقاله به فارسی یادگیری نیمه‌نظارتی سریع و مقیاس‌پذیر برای خوشه‌بندی زیرفضای چندنمایی
نویسندگان Huaming Ling, Chenglong Bao, Jiebo Song, Zuoqiang Shi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 40
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 11 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 40 pages,7 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 11 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 40 صفحه ، 7 شکل

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

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

قیمت: 1,600,000 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

In this paper, we introduce a Fast and Scalable Semi-supervised Multi-view Subspace Clustering (FSSMSC) method, a novel solution to the high computational complexity commonly found in existing approaches. FSSMSC features linear computational and space complexity relative to the size of the data. The method generates a consensus anchor graph across all views, representing each data point as a sparse linear combination of chosen landmarks. Unlike traditional methods that manage the anchor graph construction and the label propagation process separately, this paper proposes a unified optimization model that facilitates simultaneous learning of both. An effective alternating update algorithm with convergence guarantees is proposed to solve the unified optimization model. Additionally, the method employs the obtained anchor graph and landmarks' low-dimensional representations to deduce low-dimensional representations for raw data. Following this, a straightforward clustering approach is conducted on these low-dimensional representations to achieve the final clustering results. The effectiveness and efficiency of FSSMSC are validated through extensive experiments on multiple benchmark datasets of varying scales.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله ، ما یک روش خوشه بندی چند منظوره چند منظوره نیمه نظارتی سریع و مقیاس پذیر (FSSMSC) را معرفی می کنیم ، یک راه حل جدید برای پیچیدگی محاسباتی بالا که معمولاً در رویکردهای موجود یافت می شود.FSSMSC نسبت به اندازه داده ها از پیچیدگی های خطی محاسباتی و فضا برخوردار است.این روش یک نمودار لنگر اجماع را در تمام دیدگاه ها ایجاد می کند ، و هر نقطه داده را به عنوان یک ترکیب خطی پراکنده از نقاط دیدنی انتخاب شده نشان می دهد.این مقاله بر خلاف روشهای سنتی که مدیریت ساخت نمودار لنگر و فرآیند انتشار برچسب را به طور جداگانه مدیریت می کنند ، یک مدل بهینه سازی یکپارچه را ارائه می دهد که یادگیری همزمان هر دو را تسهیل می کند.یک الگوریتم به روزرسانی متناوب موثر با ضمانت همگرایی برای حل مدل بهینه سازی یکپارچه پیشنهاد شده است.علاوه بر این ، این روش از نمودار لنگر به دست آمده و نمایش های کم بعدی برای استنباط بازنمایی های کم بعدی برای داده های خام استفاده می کند.پس از این ، یک رویکرد خوشه بندی ساده در این بازنمودهای کم بعدی برای دستیابی به نتایج خوشه بندی نهایی انجام می شود.اثربخشی و کارآیی FSSMSC از طریق آزمایش های گسترده در مجموعه داده های معیار چندگانه از مقیاس های مختلف تأیید می شود.

📚 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.