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
Learning disentangled representations in an unsupervised manner is a fundamental challenge in machine learning. Solving it may unlock other problems, such as generalization, interpretability, or fairness. While remarkably difficult to solve in general, recent works have shown that disentanglement is provably achievable under additional assumptions that can leverage geometrical constraints, such as local isometry. To use these insights, we propose a novel perspective on disentangled representation learning built on quadratic optimal transport. Specifically, we formulate the problem in the Gromov-Monge setting, which seeks isometric mappings between distributions supported on different spaces. We propose the Gromov-Monge-Gap (GMG), a regularizer that quantifies the geometry-preservation of an arbitrary push-forward map between two distributions supported on different spaces. We demonstrate the effectiveness of GMG regularization for disentanglement on four standard benchmarks. Moreover, we show that geometry preservation can even encourage unsupervised disentanglement without the standard reconstruction objective - making the underlying model decoder-free, and promising a more practically viable and scalable perspective on unsupervised disentanglement.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری بازنمایی های جدا نشده به صورت بدون نظارت یک چالش اساسی در یادگیری ماشین است.حل آن ممکن است مشکلات دیگر مانند تعمیم ، تفسیر یا انصاف را باز کند.در حالی که به طور کلی حل قابل ملاحظه ای دشوار است ، آثار اخیر نشان داده اند که با فرضیات اضافی که می تواند از محدودیت های هندسی مانند ایزومتری محلی استفاده کند ، از بین می رود.برای استفاده از این بینش ها ، ما یک دیدگاه جدید در مورد یادگیری بازنمایی جدا شده ساخته شده در حمل و نقل بهینه درجه دوم ارائه می دهیم.به طور خاص ، ما مشکل را در تنظیمات Gromov-Monge شکل می دهیم ، که به دنبال نقشه های ایزومتریک بین توزیع های پشتیبانی شده در فضاهای مختلف است.ما Gromov-Monge-Gap (GMG) را پیشنهاد می کنیم ، یک تنظیم کننده که اندازه گیری هندسه یک نقشه فشار رو به جلو خودسرانه بین دو توزیع پشتیبانی شده در فضاهای مختلف را تعیین می کند.ما اثربخشی منظم سازی GMG برای جداسازی در چهار معیار استاندارد را نشان می دهیم.علاوه بر این ، ما نشان می دهیم که حفظ هندسه حتی می تواند بدون هدف بازسازی استاندارد را تشویق کند - ساخت مدل زمینه ای بدون رمزگشایی ، و نوید یک چشم انداز عملی تر و مقیاس پذیر در مورد عدم تحرک بدون نظارت.
📚 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
