ترجمه فارسی مقاله باز کردن بهینه جهانی در بهینه سازی دو سطحی: یک مطالعه آزمایشی

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 Unlocking Global Optimality in Bilevel Optimization: A Pilot Study
عنوان مقاله به فارسی باز کردن بهینه جهانی در بهینه سازی دو سطحی: یک مطالعه آزمایشی
نویسندگان Quan Xiao, Tianyi Chen
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 52
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Optimization and Control,Machine Learning,بهینه سازی و کنترل , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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

Bilevel optimization has witnessed a resurgence of interest, driven by its critical role in trustworthy and efficient machine learning applications. Recent research has focused on proposing efficient methods with provable convergence guarantees. However, while many prior works have established convergence to stationary points or local minima, obtaining the global optimum of bilevel optimization remains an important yet open problem. The difficulty lies in the fact that unlike many prior non-convex single-level problems, this bilevel problem does not admit a ``benign" landscape, and may indeed have multiple spurious local solutions. Nevertheless, attaining the global optimality is indispensable for ensuring reliability, safety, and cost-effectiveness, particularly in high-stakes engineering applications that rely on bilevel optimization. In this paper, we first explore the challenges of establishing a global convergence theory for bilevel optimization, and present two sufficient conditions for global convergence. We provide algorithm-specific proofs to rigorously substantiate these sufficient conditions along the optimization trajectory, focusing on two specific bilevel learning scenarios: representation learning and data hypercleaning (a.k.a. reweighting). Experiments corroborate the theoretical findings, demonstrating convergence to global minimum in both cases.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بهینه سازی Bilevel شاهد تجدید حیات علاقه بوده است که ناشی از نقش مهم آن در برنامه های آموزش قابل اعتماد و کارآمد است.تحقیقات اخیر بر پیشنهاد روشهای کارآمد با ضمانت های همگرایی قابل اثبات متمرکز شده است.با این حال ، در حالی که بسیاری از آثار قبلی همگرایی به نقاط ثابت یا حداقل محلی ایجاد کرده اند ، به دست آوردن بهینه جهانی بهینه سازی صفراوی یک مشکل مهم و در عین حال باز است.این مشکل در این واقعیت نهفته است که برخلاف بسیاری از مشکلات تک سطح غیر کنفکس ، این مشکل صفراوی یک چشم انداز "خوش خیم" را نمی پذیرد ، و در واقع ممکن است چندین راه حل محلی جالب توجه داشته باشد. با این وجود ، دستیابی به بهینه جهانی برای اطمینان از اطمینان ضروری استقابلیت اطمینان ، ایمنی و مقرون به صرفه بودن ، به ویژه در برنامه های مهندسی پرخاشگر که به بهینه سازی صفراوی متکی هستند ، ابتدا چالش های ایجاد یک تئوری همگرایی جهانی برای بهینه سازی صفرا را بررسی می کنیم و دو شرط کافی برای همگرایی جهانی ارائه می دهیم.ما اثبات های خاص الگوریتم را برای اثبات دقیق این شرایط کافی در طول مسیر بهینه سازی ارائه می دهیم ، با تمرکز بر دو سناریو یادگیری بیلیون خاص: یادگیری بازنمایی و داده های فشار خون (A.K.A.).

📚 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.