ترجمه فارسی مقاله رمزگذار خودکار متغیر چندوجهی میدان تصادفی مارکوف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی A Markov Random Field Multi-Modal Variational AutoEncoder
عنوان مقاله به فارسی رمزگذار خودکار متغیر چندوجهی میدان تصادفی مارکوف
نویسندگان Fouad Oubari, Mohamed El Baha, Raphael Meunier, Rodrigue Décatoire, Mathilde Mougeot
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 23
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 18 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 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

Recent advancements in multimodal Variational AutoEncoders (VAEs) have highlighted their potential for modeling complex data from multiple modalities. However, many existing approaches use relatively straightforward aggregating schemes that may not fully capture the complex dynamics present between different modalities. This work introduces a novel multimodal VAE that incorporates a Markov Random Field (MRF) into both the prior and posterior distributions. This integration aims to capture complex intermodal interactions more effectively. Unlike previous models, our approach is specifically designed to model and leverage the intricacies of these relationships, enabling a more faithful representation of multimodal data. Our experiments demonstrate that our model performs competitively on the standard PolyMNIST dataset and shows superior performance in managing complex intermodal dependencies in a specially designed synthetic dataset, intended to test intricate relationships.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیشرفت های اخیر در اتوآنمان های تنوع چندمودالی (VAES) پتانسیل خود را برای مدل سازی داده های پیچیده از روشهای متعدد برجسته کرده است.با این حال ، بسیاری از رویکردهای موجود از طرح های تجمع نسبتاً ساده استفاده می کنند که ممکن است پویایی پیچیده موجود بین روشهای مختلف را به طور کامل ضبط نکند.این کار یک VAE چند حالته رمان را معرفی می کند که شامل یک میدان تصادفی مارکوف (MRF) در هر دو توزیع قبلی و خلفی است.این ادغام با هدف ضبط تعامل پیچیده بین بین موثرتر انجام می شود.بر خلاف مدل های قبلی ، رویکرد ما به طور خاص برای مدل سازی و بهره برداری از پیچیدگی های این روابط طراحی شده است و این امکان را فراهم می کند تا نمایشی وفادارتر از داده های چند مدلی را نشان دهد.آزمایشات ما نشان می دهد که مدل ما به صورت رقابتی بر روی مجموعه داده های پلیمنی استاندارد انجام می دهد و عملکرد برتر را در مدیریت وابستگی های پیچیده بین المللی در یک مجموعه داده مصنوعی مخصوص طراحی شده ، با هدف آزمایش روابط پیچیده 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.

🎯 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.