Submitted 20 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: To be published in the Proceedings of Probabilistic Graphical Models (PGM) 2024
توضیحات به فارسی
20 اوت 2024 ارسال شد.در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: برای انتشار در مجموعه مقالات مدلهای گرافیکی احتمالی (PGM) 2024
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
Causal discovery amounts to learning a directed acyclic graph (DAG) that encodes a causal model. This model selection problem can be challenging due to its large combinatorial search space, particularly when dealing with non-parametric causal models. Recent research has sought to bypass the combinatorial search by reformulating causal discovery as a continuous optimization problem, employing constraints that ensure the acyclicity of the graph. In non-parametric settings, existing approaches typically rely on finite-dimensional approximations of the relationships between nodes, resulting in a score-based continuous optimization problem with a smooth acyclicity constraint. In this work, we develop an alternative approximation method by utilizing reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS) and applying general sparsity-inducing regularization terms based on partial derivatives. Within this framework, we introduce an extended RKHS representer theorem. To enforce acyclicity, we advocate the log-determinant formulation of the acyclicity constraint and show its stability. Finally, we assess the performance of our proposed RKHS-DAGMA procedure through simulations and illustrative data analyses.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
کشف علی به یادگیری یک نمودار حرکتی کارگردانی (DAG) است که یک مدل علی را رمزگذاری می کند.این مشکل انتخاب مدل به دلیل فضای جستجوی بزرگ ترکیبی ، به ویژه در هنگام برخورد با مدلهای علی غیر پارامتری ، می تواند چالش برانگیز باشد.تحقیقات اخیر به دنبال دور زدن جستجوی ترکیبی با اصلاح مجدد کشف علیت به عنوان یک مشکل بهینه سازی مداوم ، استفاده از محدودیت هایی است که از ابتلا به بیماری نمودار اطمینان حاصل می کند.در تنظیمات غیر پارامتری ، رویکردهای موجود به طور معمول به تقریب های بعدی بعدی روابط بین گره ها متکی هستند ، و در نتیجه یک مشکل بهینه سازی مداوم مبتنی بر نمره با یک محدودیت حرکتی صاف ایجاد می شود.در این کار ، ما با استفاده از تولید مثل فضاهای هسته هیلبرت (RKHS) و استفاده از اصطلاحات منظم و سازگاری با کمبود ، یک روش جایگزین جایگزین ایجاد می کنیم.در این چارچوب ، ما یک قضیه نمایندگی RKHS گسترده را معرفی می کنیم.برای اجرای بیماری اسکی ، ما از فرمولاسیون تعیین کننده ورود به سیستم محدودیت حرکتی حمایت می کنیم و ثبات آن را نشان می دهیم.سرانجام ، ما عملکرد روش پیشنهادی RKHS-DAGMA را از طریق شبیه سازی و تجزیه و تحلیل داده های مصور ارزیابی می کنیم.
📚 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
