כתבות עם התגית causal

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Representation Learning via Invariant Causal Mechanisms


פינת הסוקר:  

         המלצת קריאה ממייק: מומלץ לאוהבי למידת ייצוג, בעלי ידע בסיסי בתורת הסיבתיות.

         בהירות כתיבה:  בינונית פלוס.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות בסיסית עם כלים מלמידת ייצוג ומתורת הסיבתיות.

        יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור ביצועים לכל שיטת למידת ייצוג המבוססת NCE.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: לא נמצא בארקיב.

      פורסם בתאריך: 15.10.20, בארקיב.

      הוצג בכנס: ICLR 2021 Poster.


תחום מאמר: 

  • למידת ייצוג (representation learning).
  • תורת הסיבתיות.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • גרף סיבתיות של מודל הסתברותי.
  •  InfoNCE – Contrastive Predictive Coding.
  •  לוס ניגוד – NCE.
  • מרחק KL בין התפלגויות.
  •  עידון של משימת למידה (task refinement).


תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא:

A causal view of compositional zero-shot recognition

פינת הסוקר:  

      המלצת קריאה ממייק: מומלץ בחום לבעלי ידע בתחומים רלוונטיים.

      בהירות כתיבה:  גבוהה.

      רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נחוץ רקע טוב בהסתברות והבנה בסיסית של עקרונות הסיבתיות.

    יישומים פרקטיים אפשריים: אפשר להשתמש ברעיון זה בשביל לבנות מודל ליצירת דוגמאות (נגיד, תמונות) המכילות שילובים של אובייקטים שלא מופיעים בסט האימון.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: .זמין כאן

      פורסם בתאריך: 01.11.2020, בארקיב.

      הוצג בכנס: NeurIPSi 2020.


תחומי מאמר:

  • למידת zero-shot ZS.
  • הכללה הרכבתית (compositional generalization)- יכולת לזהות שילובים חדשים (שלא נראו ביחד קודם) של מרכיבים (פיצ'רים) ידועים.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • הסקה סיבתית: גרף סיבתיות, פיצ'רים מערבבים (confounding), התערבות (intervention) לפיצ'רים.
  • למידת ייצוגי דאטה מופרדים (disentangled representations).
  • קריטריון מידע של הילברט-שמידט (HSIC): כלי שערוך של מידת אי תלות בין שני מדגמים של משתנים אקראיים.
  • שערוך פריקות של ייצוגי דאטה לא מתויג (PIDA).

תמצית מאמר:

לכתבה המלאה >>

X