ترجمه فارسی مقاله درخت تنسور ساختارهای رابطه ای پنهان در داده ها را برای ساخت مدل های مولد می آموزد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Tensor tree learns hidden relational structures in data to construct generative models
عنوان مقاله به فارسی درخت تنسور ساختارهای رابطه ای پنهان در داده ها را برای ساخت مدل های مولد می آموزد
نویسندگان Kenji Harada, Tsuyoshi Okubo, Naoki Kawashima
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 9
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Statistical Mechanics,Artificial Intelligence,Quantum Physics,یادگیری ماشین , مکانیک آماری , هوش مصنوعی , فیزیک کوانتومی ,
توضیحات Submitted 20 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 9 pages, 3 figures
توضیحات به فارسی 20 اوت 2024 ارسال شد.در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 9 صفحه ، 3 شکل
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

Based on the tensor tree network with the Born machine framework, we propose a general method for constructing a generative model by expressing the target distribution function as the quantum wave function amplitude represented by a tensor tree. The key idea is dynamically optimizing the tree structure that minimizes the bond mutual information. The proposed method offers enhanced performance and uncovers hidden relational structures in the target data. We illustrate potential practical applications with four examples: (i) random patterns, (ii) QMNIST hand-written digits, (iii) Bayesian networks, and (iv) the stock price fluctuation pattern in S&P500. In (i) and (ii), strongly correlated variables were concentrated near the center of the network; in (iii), the causality pattern was identified; and, in (iv), a structure corresponding to the eleven sectors emerged.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بر اساس شبکه Tensor Tree با چارچوب ماشین متولد شده ، ما یک روش کلی برای ساخت یک مدل تولیدی با بیان عملکرد توزیع هدف به عنوان دامنه عملکرد موج کوانتومی نشان داده شده توسط یک درخت تانسور پیشنهاد می کنیم.ایده کلیدی به صورت پویا بهینه سازی ساختار درخت است که اطلاعات متقابل پیوند را به حداقل می رساند.روش پیشنهادی عملکرد پیشرفته را ارائه می دهد و ساختارهای رابطه ای پنهان را در داده های هدف کشف می کند.ما برنامه های عملی بالقوه را با چهار مثال نشان می دهیم: (i) الگوهای تصادفی ، (ب) ارقام دست نوشته qmnist ، (iii) شبکه های بیزی ، و (IV) الگوی نوسان قیمت سهام در S&P500.در (i) و (ii) ، متغیرهای همبسته به شدت در نزدیکی مرکز شبکه متمرکز شدند.در (iii) ، الگوی علیت مشخص شد.و در (IV) ، ساختاری مطابق با یازده بخش پدیدار شد.

📚 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.