اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله HMDN: شبکه توزیع چندگانه سلسله مراتبی برای پیش‌بینی نرخ کلیک

ترجمه فارسی مقاله HMDN: شبکه توزیع چندگانه سلسله مراتبی برای پیش‌بینی نرخ کلیک

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 HMDN: Hierarchical Multi-Distribution Network for Click-Through Rate Prediction
عنوان مقاله به فارسی HMDN: شبکه توزیع چندگانه سلسله مراتبی برای پیش‌بینی نرخ کلیک
نویسندگان Xingyu Lou, Yu Yang, Kuiyao Dong, Heyuan Huang, Wenyi Yu, Ping Wang, Xiu Li, Jun Wang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی 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

As the recommendation service needs to address increasingly diverse distributions, such as multi-population, multi-scenario, multitarget, and multi-interest, more and more recent works have focused on multi-distribution modeling and achieved great progress. However, most of them only consider modeling in a single multi-distribution manner, ignoring that mixed multi-distributions often coexist and form hierarchical relationships. To address these challenges, we propose a flexible modeling paradigm, named Hierarchical Multi-Distribution Network (HMDN), which efficiently models these hierarchical relationships and can seamlessly integrate with existing multi-distribution methods, such as Mixture of-Experts (MoE) and Dynamic-Weight (DW) models. Specifically, we first design a hierarchical multi-distribution representation refinement module, employing a multi-level residual quantization to obtain fine-grained hierarchical representation. Then, the refined hierarchical representation is integrated into the existing single multi-distribution models, seamlessly expanding them into mixed multi-distribution models. Experimental results on both public and industrial datasets validate the effectiveness and flexibility of HMDN.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

از آنجا که سرویس توصیه باید به توزیع های فزاینده متنوع ، مانند چند جمعیت ، چند منظوره ، چند منظوره و چند نفری ، بیشتر و بیشتر آثار جدید بر روی مدل سازی چند قطعی متمرکز شده و به پیشرفت بزرگی برسد.با این حال ، بسیاری از آنها فقط مدل سازی را به صورت چند قطعی واحد در نظر می گیرند ، و نادیده می گیرند که چند توزیع مختلط اغلب همزیستی می کنند و روابط سلسله مراتبی را تشکیل می دهند.برای پرداختن به این چالش ها ، ما یک الگوی مدل سازی انعطاف پذیر ، به نام شبکه چند توزیع سلسله مراتبی (HMDN) را پیشنهاد می کنیم ، که به طور کارآمد این روابط سلسله مراتبی را مدل می کند و می تواند یکپارچه با روشهای چند قطعی موجود ، مانند مخلوط انسانهای (MOE) و پویا ادغام شود.مدل های وزن (DW).به طور خاص ، ما ابتدا یک ماژول پالایش بازنمایی چند قطعی سلسله مراتبی را طراحی می کنیم ، و از یک کمیت باقیمانده چند سطحی برای به دست آوردن بازنمایی سلسله مراتبی ریز دانه استفاده می کنیم.سپس ، بازنمایی سلسله مراتبی تصفیه شده در مدلهای چند توزیع چند قطعی موجود ادغام می شود و آنها را به طور یکپارچه در مدلهای چند قطعی مختلط گسترش می دهد.نتایج تجربی در هر دو مجموعه داده های عمومی و صنعتی ، اثربخشی و انعطاف پذیری HMDN را تأیید 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.