اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله ADMM هموارسازی غیرمتمرکز برای رگرسیون چندک با جریمه‌های پراکنده غیرمحدب

ترجمه فارسی مقاله ADMM هموارسازی غیرمتمرکز برای رگرسیون چندک با جریمه‌های پراکنده غیرمحدب

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Decentralized Smoothing ADMM for Quantile Regression with Non-Convex Sparse Penalties
عنوان مقاله به فارسی ADMM هموارسازی غیرمتمرکز برای رگرسیون چندک با جریمه‌های پراکنده غیرمحدب
نویسندگان Reza Mirzaeifard, Diyako Ghaderyan, Stefan Werner
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 8 August, 2024; v1 submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 8 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 2 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 200,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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

In the rapidly evolving internet-of-things (IoT) ecosystem, effective data analysis techniques are crucial for handling distributed data generated by sensors. Addressing the limitations of existing methods, such as the sub-gradient approach, which fails to distinguish between active and non-active coefficients effectively, this paper introduces the decentralized smoothing alternating direction method of multipliers (DSAD) for penalized quantile regression. Our method leverages non-convex sparse penalties like the minimax concave penalty (MCP) and smoothly clipped absolute deviation (SCAD), improving the identification and retention of significant predictors. DSAD incorporates a total variation norm within a smoothing ADMM framework, achieving consensus among distributed nodes and ensuring uniform model performance across disparate data sources. This approach overcomes traditional convergence challenges associated with non-convex penalties in decentralized settings. We present theoretical proofs and extensive simulation results to validate the effectiveness of the DSAD, demonstrating its superiority in achieving reliable convergence and enhancing estimation accuracy compared with prior methods.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در اکوسیستم به سرعت در حال تحول اینترنت (IoT) ، تکنیک های مؤثر تجزیه و تحلیل داده ها برای دستیابی به داده های توزیع شده تولید شده توسط سنسورها بسیار مهم هستند.این مقاله با پرداختن به محدودیت های روشهای موجود ، مانند رویکرد زیر شیب ، که نمی تواند بین ضرایب فعال و غیر فعال به طور مؤثر تمایز قائل شود ، این مقاله روش جهت گیری متناوب صاف کننده غیر متمرکز (DSAD) را برای رگرسیون مجازات مجازات معرفی می کند.روش ما مجازاتهای پراکنده غیر متمایز مانند مجازات مقعر Minimax (MCP) و انحراف مطلق (SCAD) را به آرامی قطع می کند و باعث بهبود شناسایی و حفظ پیش بینی کننده های قابل توجه می شود.DSAD یک هنجار تنوع کلی را در یک چارچوب ADMM هموار کننده ، دستیابی به اجماع در بین گره های توزیع شده و اطمینان از عملکرد مدل یکنواخت در منابع داده های متفاوت قرار می دهد.این رویکرد بر چالش های همگرایی سنتی مرتبط با مجازات های غیر متمایز در تنظیمات غیر متمرکز غلبه می کند.ما اثبات نظری و نتایج شبیه سازی گسترده را برای اعتبارسنجی اثربخشی DSAD ارائه می دهیم ، و برتری آن را در دستیابی به همگرایی قابل اعتماد و افزایش دقت تخمین در مقایسه با روش های قبلی نشان می دهیم.

📚 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.