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
An important task in high-dimensional statistics is learning the parameters or dependency structure of an undirected graphical model, or Markov random field (MRF). Much of the prior work on this problem assumes access to i.i.d. samples from the MRF distribution and state-of-the-art algorithms succeed using $n^{Θ(k)}$ runtime, where $n$ is the dimension and $k$ is the order of the interactions. However, well-known reductions from the sparse parity with noise problem imply that given i.i.d. samples from a sparse, order-$k$ MRF, any learning algorithm likely requires $n^{Ω(k)}$ time, impeding the potential for significant computational improvements. In this work, we demonstrate that these fundamental barriers for learning MRFs can surprisingly be completely circumvented when learning from natural, dynamical samples. We show that in bounded-degree MRFs, the dependency structure and parameters can be recovered using a trajectory of Glauber dynamics of length $O(n \log n)$ with runtime $O(n^2 \log n)$. The implicit constants depend only on the degree and non-degeneracy parameters of the model, but not the dimension $n$. In particular, learning MRFs from dynamics is $\textit{provably computationally easier}$ than learning from i.i.d. samples under standard hardness assumptions.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یک کار مهم در آمار با ابعاد بالا ، یادگیری پارامترها یا ساختار وابستگی یک مدل گرافیکی غیر مستقیم یا میدان تصادفی مارکوف (MRF) است.بخش عمده ای از کارهای قبلی در مورد این مشکل ، دسترسی به I.I.D را فرض می کند.نمونه هایی از توزیع MRF و الگوریتم های پیشرفته با استفاده از $ n^{θ (k)} $ زمان اجرا موفق می شوند ، جایی که $ n $ بعد و $ k $ ترتیب تعامل است.با این حال ، کاهش شناخته شده از برابری پراکنده با مشکل نویز حاکی از آن است که با توجه به I.I.D.نمونه هایی از یک mrf $ پراکنده ، $ k $ ، هر الگوریتم یادگیری به احتمال زیاد به $ n^{ω (k)} $ نیاز دارد و مانع پتانسیل پیشرفت های محاسباتی قابل توجهی می شود.در این کار ، ما نشان می دهیم که این موانع اساسی برای یادگیری MRF ها می توانند به طور شگفت آور می توانند هنگام یادگیری از نمونه های طبیعی و پویا کاملاً دور شوند.ما نشان می دهیم که در MRF های درجه محدود ، ساختار وابستگی و پارامترها را می توان با استفاده از مسیر دینامیک Glauber با طول $ O (n \ log n) $ با زمان اجرا $ o (n^2 \ log n) $ بازیابی کرد.ثابت های ضمنی فقط به پارامترهای درجه و غیر دفع مدل بستگی دارند ، اما ابعاد $ n $ نیست.به طور خاص ، یادگیری MRF از Dynamics $ \ textit {از نظر محاسباتی واقعی آسانتر} $ از یادگیری از i.i.d است.نمونه ها تحت فرضیات سختی استاندارد.
📚 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
