ترجمه فارسی مقاله هندسه اطلاعات و پیوند بتا برای بهینه‌سازی فرآیندهای متغیر دانشجویی پراکنده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Information Geometry and Beta Link for Optimizing Sparse Variational Student-t Processes
عنوان مقاله به فارسی هندسه اطلاعات و پیوند بتا برای بهینه‌سازی فرآیندهای متغیر دانشجویی پراکنده
نویسندگان Jian Xu, Delu Zeng, John Paisley
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 9
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 13 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 13 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

Recently, a sparse version of Student-t Processes, termed sparse variational Student-t Processes, has been proposed to enhance computational efficiency and flexibility for real-world datasets using stochastic gradient descent. However, traditional gradient descent methods like Adam may not fully exploit the parameter space geometry, potentially leading to slower convergence and suboptimal performance. To mitigate these issues, we adopt natural gradient methods from information geometry for variational parameter optimization of Student-t Processes. This approach leverages the curvature and structure of the parameter space, utilizing tools such as the Fisher information matrix which is linked to the Beta function in our model. This method provides robust mathematical support for the natural gradient algorithm when using Student's t-distribution as the variational distribution. Additionally, we present a mini-batch algorithm for efficiently computing natural gradients. Experimental results across four benchmark datasets demonstrate that our method consistently accelerates convergence speed.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

به تازگی ، یک نسخه پراکنده از فرآیندهای دانشجویی-T ، به نام فرآیندهای پراکنده دانش آموز-T ، به منظور افزایش بهره وری محاسباتی و انعطاف پذیری برای مجموعه داده های دنیای واقعی با استفاده از نزول شیب تصادفی پیشنهاد شده است.با این حال ، روشهای نزول شیب سنتی مانند آدم ممکن است به طور کامل از هندسه فضای پارامتر بهره برداری نکند ، به طور بالقوه منجر به همگرایی کندتر و عملکرد زیر حد می شود.برای کاهش این موضوعات ، ما روشهای شیب طبیعی را از هندسه اطلاعات برای بهینه سازی پارامترهای متغیر فرآیندهای دانشجویی T اتخاذ می کنیم.این رویکرد با استفاده از ابزارهایی مانند ماتریس اطلاعات فیشر که به عملکرد بتا در مدل ما مرتبط است ، از انحنای و ساختار فضای پارامتر استفاده می کند.این روش پشتیبانی ریاضی قوی برای الگوریتم گرادیان طبیعی هنگام استفاده از توزیع T دانش آموز به عنوان توزیع متنوع ارائه می دهد.علاوه بر این ، ما یک الگوریتم مینی دسته ای برای محاسبه کارآمد شیب های طبیعی ارائه می دهیم.نتایج تجربی در چهار مجموعه داده معیار نشان می دهد که روش ما به طور مداوم سرعت همگرایی را تسریع می کند.

📚 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.