Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Image and Video Processing,هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات
Submitted 19 August, 2024; v1 submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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
In light of the inherent entailment relations between images and text, hyperbolic point vector embeddings, leveraging the hierarchical modeling advantages of hyperbolic space, have been utilized for visual semantic representation learning. However, point vector embedding approaches fail to address the issue of semantic uncertainty, where an image may have multiple interpretations, and text may refer to different images, a phenomenon particularly prevalent in the medical domain. Therefor, we propose \textbf{HYDEN}, a novel hyperbolic density embedding based image-text representation learning approach tailored for specific medical domain data. This method integrates text-aware local features alongside global features from images, mapping image-text features to density features in hyperbolic space via using hyperbolic pseudo-Gaussian distributions. An encapsulation loss function is employed to model the partial order relations between image-text density distributions. Experimental results demonstrate the interpretability of our approach and its superior performance compared to the baseline methods across various zero-shot tasks and different datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با توجه به روابط ذاتی متعهد بین تصاویر و متن ، تعبیه وکتور Hyperbolic Point ، با استفاده از مزایای مدل سازی سلسله مراتبی از فضای هایپربولیک ، برای یادگیری بازنمایی معنایی بصری استفاده شده است.با این حال ، رویکردهای تعبیه کننده بردار نقطه نتوانند مسئله عدم اطمینان معنایی را برطرف کنند ، جایی که ممکن است یک تصویر دارای تفسیرهای متعدد باشد ، و متن ممکن است به تصاویر مختلف اشاره کند ، پدیده ای به ویژه در حوزه پزشکی.از این رو ، ما \ textbf {hyden} را پیشنهاد می کنیم ، یک رویکرد یادگیری متن متن مبتنی بر تراکم بیش از حد جدید تعبیه شده متناسب با داده های دامنه پزشکی خاص.این روش ویژگی های محلی آگاه از متن را در کنار ویژگی های جهانی از تصاویر ، نقشه برداری از ویژگی های متن تصویر به ویژگی های چگالی در فضای هایپربولیک از طریق استفاده از توزیع های شبه گاوسی هایپربولیک.یک عملکرد از دست دادن کپسوله سازی برای مدل سازی روابط سفارش جزئی بین توزیع تراکم متن تصویر استفاده می شود.نتایج تجربی تفسیر رویکرد ما و عملکرد برتر آن را در مقایسه با روشهای پایه در کارهای مختلف صفر و مجموعه داده های مختلف نشان می دهد.
📚 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
