دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Parameter learning::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Parameter learning

تعداد مقالات یافته شده: 4
ردیف عنوان نوع
1 Analytical games for knowledge engineering of expert systems in support to Situational Awareness: The Reliability Game case study
بازی های تحلیلی برای مهندسی دانش سیستم های خبره در حمایت از آگاهی وضعیتی: مطالعه موردی بازی اطمینان-2019
Knowledge Acquisition (KA) methods are of paramount importance in the design of intelligent systems. Research is ongoing to improve their effectiveness and efficiency. Analytical games appear to be a promis- ing tool to support KA. In fact, in this paper we describe how analytical games could be used for Knowl- edge Engineering of Bayesian networks, through the presentation of the case study of the Reliability Game. This game has been developed with the aim of collecting data on the impact of meta-knowledge about sources of information upon human Situational Assessment in a maritime context. In this paper we describe the computational model obtained from the dataset and how the card positions, which reflect a player belief, can be easily converted in subjective probabilities and used to learn latent constructs, such as the source reliability, by applying the Expectation-Maximisation algorithm.
Keywords: Source reliability | Expert knowledge | Knowledge acquisition | Bayesian networks | Parameter learning | Analytical game
مقاله انگلیسی
2 Machine Learning for Health Services Researchers
یادگیری ماشین برای محققان خدمات بهداشتی-2019
Background: Machine learning is increasingly used to predict healthcare outcomes, including cost, utilization, and quality. Objective: We provide a high-level overview of machine learning for healthcare outcomes researchers and decision makers. Methods:We introduce key concepts for understanding the application of machine learning methods to healthcare outcomes research. We first describe current standards to rigorously learn an estimator, which is an algorithm developed through machine learning to predict a particular outcome. We include steps for data preparation, estimator family selection, parameter learning, regularization, and evaluation. We then compare 3 of the most common machine learning methods: (1) decision tree methods that can be useful for identifying how different subpopulations experience different risks for an outcome; (2) deep learning methods that can identify complex nonlinear patterns or interactions between variables predictive of an outcome; and (3) ensemble methods that can improve predictive performance by combining multiple machine learning methods. Results: We demonstrate the application of common machine methods to a simulated insurance claims dataset. We specifically include statistical code in R and Python for the development and evaluation of estimators for predicting which patients are at heightened risk for hospitalization from ambulatory care-sensitive conditions. Conclusions: Outcomes researchers should be aware of key standards for rigorously evaluating an estimator developed through machine learning approaches. Although multiple methods use machine learning concepts, different approaches are best suited for different research problems.
Keywords: claims data | deep learning | elastic net | gradient boosting machine | gradient forest | health services research | machine learning | neural networks | random forest
مقاله انگلیسی
3 شبکه های هشینگ عمیق محدود شده دودویی برای بازیابی تصاویر بدون حاشیه نویسی
سال انتشار: 2019 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 24
یادگیری کد های دودویی فشرده برای وظیفه بازیابی تصاویر با استفاده از شبکه های عصبی عمیق ، باعث شد است که تحقیقات توجهشان به این زمینه جلب شود. اما، تمرین شبکه های هشینگ عمقی برای این وظیفه چالش بر انگیز می باشد زیرا محدودیت های باینری بر روی این کد ها وجود دارد، این شبکه ها ویژگی حفظ شباهت را دارند و نیاز به حجم گسترده ای از تصاویر نام گذاری شده وجود دارد. بر اساس دانش ما، هیچ کدام از روش های تحقیقاتی تمام این چالش ها را به صورت کامل در یک قالب کاری یکنواخت بررسی نکرده است. در این کار، ما یک روش یادگیری نقطه به نقطه جدید را ارائه می کنیم که برای این وظیفه مورد استفاده قرار می گیرد. که در این روش، شبکه به صورتی تمرین داده می شود که بتواند کد های باینری را به صورت مستقیم از پیکسل های تصاویر به دست بیاورد بدون این که نیاز به تفسیر دستی تصاویر وجود داشته باشد. به صورت خاص، باری کار با محدودیت های باینری غیر روان، ما یک تابع هدررفت محدود جفتی را ارائه می کنیم که به صورت همزمان فاصله بین جفت های کد های ترکیبی را اندازه گیری کرده و خطای کمی سازی باینری را هم محاسبه می کند. برای تمرین دادن شبکه ها با تابع ضرر پیشنهاد شده، ما یک برنامه موثر را به عنوان الگوریتم یادگیری ارائه می کنیم. به علاوه، برای ایجاد کردن تصاویر تمرین مشابه یا غیر مشابه برای تمرین دادن شبکه، ما از مدل های سه بعدی بازسازی شده از تصاویر بدون نام برای تولید خودکار جفت تصاویر تمرینی به صورت گسترده، استفاده می کنیم. آزمایش های گسترده بر روی مجموعه داده های معیار بازیابی تصاویر، نشان داده است که این روش نسبت به جدید ترین روش های ارائه فشرده تصاویر در رابطه با مسئله بازیابی تصاویر، بهبود یافته است.
واژه‌های کلیدی: بازیابی تصویر | کدهای دودویی | آموزش | نمایشگرهای سه بعدی | تجزیه و تحلیل وظیفه | داده های آموزش | استخراج ویژگی
مقاله ترجمه شده
4 BRBcast: A new approach to belief rule-based system parameter learning via extended causal strength logic
BRBcast: یک رویکرد جدید به یادگیری پارامترهای سیستم مبتنی بر عقیده از طریق منطق قدرت علمی -2018
The belief rule-based (BRB) system has demonstrated advantages in complex system mod eling and evaluation, with strong nonlinear relationship approximation capabilities. BRB parameter learning processes have been proved to be effective in improving the approxi mation accuracy of BRB systems. However, the running time complexity is regarded as an important challenge in BRB parameter learning efficiency. In this paper, a new approach to BRB parameter learning via extended causal strength (CAST) logic (BRBcast) is proposed in order to reduce the complexity of BRB parameter learning and maintain the approximation accuracy of BRB systems. First, the parameter numbers of traditional BRB parameter learn ing are analyzed to show the necessity of complexity reduction. Furthermore, the binary CAST logic is extended to fulfill the requirements of multi-state modeling and evaluation. Thereafter, an optimization model for parameter learning with CAST logic is established based on the analysis conclusion, and further applied to reduce the BRB parameter learn ing complexity. In BRBcast, the CAST parameters, instead of BRB parameters, are trained and translated to construct belief rule bases in BRB parameter learning, which involves less parameters than those of traditional BRB parameter learning approaches. Following this, the detailed BRBcast procedure is presented with the differential evolutionary (DE) algorithm. Finally, a numerical case and practical example on pipeline leak detection are investigated in order to verify the efficiency of BRBcast. The experimental results indicate that the proposed BRBcast exhibits superior performance, in both reducing the BRB param eter learning complexity and ensuring the approximation accuracy of BRB systems, which provides a promising avenue for constructing accurate and robust disaster emergency and rapid response systems.
Keywords: Belief rule-base ، Parameter learning ، Causal strength logic ، Differential evolutionary
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5096 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 5096 :::::::: افراد آنلاین: 58