فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word دارای ۹۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۸
تعداد صفحه ترجمه:۵۸
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۲۵

موضوع انگلیسی :A Comparison of Algorithms for Inference and
Learning in Probabilistic Graphical Models
موضوع فارسی: دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی ۹۹ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Abstract—Research into methods for reasoning under uncertainty is currently one of the most exciting areas of artificial intelligence,
largely because it has recently become possible to record, store, and process large amounts of data. While impressive achievements
have been made in pattern classification problems such as handwritten character recognition, face detection, speaker identification, and
prediction of gene function, it is even more exciting that researchers are on the verge of introducing systems that can perform large-scale
combinatorial analyses of data, decomposing the data into interacting components. For example, computational methods for automatic
scene analysis are now emerging in the computer vision community. These methods decompose an input image into its constituent
objects, lighting conditions, motion patterns, etc. Two of the main challenges are finding effective representations and models in specific
applications and finding efficient algorithms for inference and learning in these models. In this paper, we advocate the use of graph-based
probability models and their associated inference and learning algorithms. We review exact techniques and various approximate,
computationally efficient techniques, including iterated conditional modes, the expectation maximization (EM) algorithm, Gibbs
sampling, the mean field method, variational techniques, structured variational techniques and the sum-product algorithm, “loopy” belief
propagation.We describe how each technique can be applied in a vision model of multiple, occluding objects and contrast the behaviors
and performances of the techniques using a unifying cost function, free energy
چکیده فارسی:در حال حاضر تحقیق درمورد روش استدلال تحت عدم قطعیت، تا حد زیادی به این دلیل که قابل ثبت شدن، ذخیره‌شدن، و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها می‌باشد، یکی از مهیج‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی است. درحالی که دستاوردهای قابل توجه الگوی مسله‌های طبقه‌بندی مانند تشخیص کاراکترهای دست خط، تشخیص چهره، تشخیص صحبت‌کردن، و پیش‌بینی تابع ژن را ساخته اند، حتی جالب است که در آستانه معرفی سیستم محققین می‌توانند در مقیاس‌بزرگ تجزیه و تحلیل ترکیبی داده‌ها، تجزیه داده به درون اجزای تعاملی را انجام دهند. برای مثال، روش های محاسباتی برای تحلیل صحنه در حال حاضر در جامعه بینایی کامپیوتر با هم ادغام شده‌اند. این روش‌ها تصاویر ورودی را به درون اشیا تشکیل دهنده‌اش، شرایط نوری الگوی حرکتی و غیره تجزیه می‌کنند. دو چالش اصلی پیدا کردن نمایش و مدل موثر در برنامه‌های کاربردی ویژه و یافتن الگوریتم کارآمد برای استنتاج و یادگیری در این مدل‌ها می‌باشد. در این مقاله، از استفاده از مدل احتمالی مبتنی بر گراف و استنتاج های وابسته به آنها و الگوریتم‌های یادگیری حمایت می‌کنیم. تکنیک نهایی و تقریب‌های مختلف، تکنیک‌های موثر محاسباتی، شامل حالت شرطی تکراری، الگوریتم حداکثر انتظار (EM) ، نمونه سازی Gibbs، روش میدان میانگین، روش تغییرات، تکنیک تغییرات ساختاریافته و الگوریتم جمع-ضرب را مورد بررسی قرار دادیم (انتشار عقیده "loopy"). و نیز شرح می‌دهیم که چگونه هرتکنیک می‌تواند در مدل بینایی متعدد، مسدود کردن اشیا و و ساختن رفتار و عملکرد تکنیک‌ها با استفاده از تابع هزینه واحد، انرژی آزاد بکار گرفته شده‌است.