توضیحات
Latent factor analysis models are an effective type of machine learning model for addressing high-dimensional and sparse matrices, which are encountered in many big-data-related industrial applications. The performance of a latent factor analysis model relies heavily on appropriate hyper-parameters. However, most hyper-parameters are data-dependent, and using grid-search to tune these hyper-parameters is truly laborious and expensive in computational terms. Hence, how to achieve efficient hyper-parameter adaptation for latent factor analysis models has become a significant question.
This is the first book to focus on how particle swarm optimization can be incorporated into latent factor analysis for efficient hyper-parameter adaptation, an approach that offers high scalability in real-world industrial applications.
The book will help students, researchers and engineers fully understand the basic methodologies of hyper-parameter adaptation via particle swarm optimization in latent factor analysis models. Further, it will enable them to conduct extensive research and experiments on the real-world applications of the content discussed.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
مدل های تحلیل عاملی پنهان یک نوع موثر از مدل یادگیری ماشینی برای پرداختن به ماتریس های با ابعاد بالا و پراکنده هستند که در بسیاری از کاربردهای صنعتی مرتبط با داده های بزرگ با آن مواجه می شوند. عملکرد یک مدل تحلیل عاملی نهفته به شدت بر پارامترهای فراپارامتر مناسب متکی است. با این حال، اکثر پارامترهای فوق وابسته به دادهها هستند و استفاده از جستجوی شبکهای برای تنظیم این فراپارامترها از نظر محاسباتی واقعاً پر زحمت و پرهزینه است. از این رو، چگونگی دستیابی به انطباق فراپارامتر کارآمد برای مدلهای تحلیل عاملی نهفته به یک سوال مهم تبدیل شده است.
این اولین کتابی است که بر روی چگونگی بهینهسازی ازدحام ذرات میتواند در تحلیل عاملی نهان گنجانده شود، تمرکز دارد. برای سازگاری کارآمد فراپارامتر، رویکردی که مقیاسپذیری بالایی را در کاربردهای صنعتی در دنیای واقعی ارائه میدهد.
این کتاب به دانشآموزان، محققان و مهندسان کمک میکند تا به طور کامل روشهای اساسی hyper را درک کنند. انطباق پارامتر از طریق بهینه سازی ازدحام ذرات در مدل های تحلیل عاملی پنهان علاوه بر این، آنها را قادر میسازد تا تحقیقات و آزمایشهای گستردهای را بر روی کاربردهای دنیای واقعی محتوای مورد بحث انجام دهند.
tag : دانلود کتاب تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات , Download تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات , دانلود تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات , Download Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach Book , تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات دانلود , buy تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات , خرید کتاب تجزیه و تحلیل عامل پنهان برای ماتریس های پربعد و پراکنده: یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات , دانلود کتاب Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach , کتاب Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach , دانلود Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach , خرید Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach , خرید کتاب Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices: A particle swarm optimization-based approach ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.