ترجمه فارسی مقاله یادگیری فضای پنهان چندوجهی با EBM Prior و MCMC Inference

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Learning Multimodal Latent Space with EBM Prior and MCMC Inference
عنوان مقاله به فارسی یادگیری فضای پنهان چندوجهی با EBM Prior و MCMC Inference
نویسندگان Shiyu Yuan, Carlo Lipizzi, Tian Han
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computer Vision and Pattern Recognition,یادگیری ماشین , دید رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات Submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 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

Multimodal generative models are crucial for various applications. We propose an approach that combines an expressive energy-based model (EBM) prior with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) inference in the latent space for multimodal generation. The EBM prior acts as an informative guide, while MCMC inference, specifically through short-run Langevin dynamics, brings the posterior distribution closer to its true form. This method not only provides an expressive prior to better capture the complexity of multimodality but also improves the learning of shared latent variables for more coherent generation across modalities. Our proposed method is supported by empirical experiments, underscoring the effectiveness of our EBM prior with MCMC inference in enhancing cross-modal and joint generative tasks in multimodal contexts.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدل های تولیدی چند حالته برای برنامه های مختلف بسیار مهم هستند.ما رویکردی را پیشنهاد می کنیم که یک مدل مبتنی بر انرژی (EBM) را قبل از استنباط زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) در فضای نهفته برای تولید چندمودال ترکیب می کند.EBM قبلی به عنوان یک راهنمای آموزنده عمل می کند ، در حالی که استنباط MCMC ، به طور خاص از طریق دینامیک کوتاه لانژوین ، توزیع خلفی را به شکل واقعی خود نزدیک می کند.این روش نه تنها قبل از ضبط بهتر پیچیدگی چند مدلی ، بیانیه ای را ارائه می دهد بلکه یادگیری متغیرهای نهفته مشترک را برای تولید منسجم تر در بین روشها بهبود می بخشد.روش پیشنهادی ما با آزمایش های تجربی پشتیبانی می شود و تأکید بر اثربخشی EBM ما قبل از استنباط MCMC در تقویت کارهای مولد متقابل و مشترک در زمینه های چند مدلی.

📚 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.