فهرس المقالات مقیاس‌پذیر

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - ارائه روشی مقاوم در برابر حملات تخاصمی با استفاده از فرایندهای گوسی مقیاس‌پذیر و رأی‌گیری
  مهران صفایانی پویان َشالبافان سید هاشم احمدی مهدیه فلاح علی آبادی عبدالرضا میرزائی
  در سال‌های اخیر، مسئله‌ای تحت عنوان آسیب‌پذیری مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مطرح گردیده است که نشان می‌دهد مدل‌های یادگیری در مواجهه با آسیب‌پذیری‌ها از مقاومت بالایی برخوردار نیستند. یکی از معروف‌ترین آسیب‌ها یا به بیان دیگر حملات، تزریق مثال‌های تخاصمی به مدل می‌باش أکثر

  در سال‌های اخیر، مسئله‌ای تحت عنوان آسیب‌پذیری مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مطرح گردیده است که نشان می‌دهد مدل‌های یادگیری در مواجهه با آسیب‌پذیری‌ها از مقاومت بالایی برخوردار نیستند. یکی از معروف‌ترین آسیب‌ها یا به بیان دیگر حملات، تزریق مثال‌های تخاصمی به مدل می‌باشد که در این مورد، شبکه‌های عصبی و به ویژه شبکه‌های عصبی عمیق بیشترین میزان آسیب‌پذیری را دارند. مثال‌های تخاصمی، از طریق افزوده‌شدن اندکی نویز هدفمند به مثال‌های اصلی تولید می‌شوند، به طوری که از منظر کاربر انسانی تغییر محسوسی در داده‌ها مشاهده نمی‌شود اما مدل‌های یادگیری ماشینی در دسته‌بندی داده‌ها به اشتباه می‌افتند. یکی از روش‌های موفق جهت مدل‌کردن عدم قطعیت در داده‌ها، فرایندهای گوسی هستند که چندان در زمینه مثال‌های تخاصمی مورد توجه قرار نگرفته‌اند. یک دلیل این امر می‌تواند حجم محاسباتی بالای این روش‌ها باشد که کاربردشان در مسایل واقعی را محدود می‌کند. در این مقاله از یک مدل فرایند گوسی مقیاس‌پذیر مبتنی بر ویژگی‌های تصادفی بهره گرفته شده است. این مدل علاوه بر داشتن قابلیت‌های فرایندهای گوسی از جهت مدل‌کردن مناسب عدم قطعیت در داده‌ها، از نظر حجم محاسبات هم مدل مطلوبی است. سپس یک فرایند مبتنی بر رأی‌گیری جهت مقابله با مثال‌های تخاصمی ارائه می‌گردد. همچنین روشی به نام تعیین ارتباط خودکار به منظور اعمال وزن بیشتر به نقاط دارای اهمیت تصاویر و اعمال آن در تابع هسته فرایند گوسی پیشنهاد می‌گردد. در بخش نتایج نشان داده شده که مدل پیشنهادشده عملکرد بسیار مطلوبی در مقابله با حمله علامت گرادیان سریع نسبت به روش‌های رقیب دارد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - ساخت درخت ‌تصمیم مقیاس‌پذیر مبتنی بر تقسیم سریع داده‌ها و پیش‌هرس
  سميه لطفي محمد قاسم زاده مهران محسن زاده ميترا ميرزارضايي
  دسته‌بندی، یکی از وظایف مهم داده‌کاوی و یادگیری ماشین است و درخت تصمیم به ‌عنوان یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد دسته‌بندی، دارای سادگی و قابلیت تفسیر نتایج است. اما در مواجهه با داده‌های حجیم، درخت تصمیم بسیار پیچیده خواهد شد و با محدودیت‌های حافظه و زمان اجرا مواجه‌ است. أکثر

  دسته‌بندی، یکی از وظایف مهم داده‌کاوی و یادگیری ماشین است و درخت تصمیم به ‌عنوان یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد دسته‌بندی، دارای سادگی و قابلیت تفسیر نتایج است. اما در مواجهه با داده‌های حجیم، درخت تصمیم بسیار پیچیده خواهد شد و با محدودیت‌های حافظه و زمان اجرا مواجه‌ است. الگوريتم‌هاي ساخت درخت باید همه مجموعه داده آموزش و یا بخش زیادی از آن را درون حافظه نگه دارند. الگوریتم‌هایی که به علت انتخاب زیرمجموعه‌ای از داده با محدودیت حافظه مواجه نیستند، زمان اضافی جهت انتخاب داده صرف‌ می‌کنند. جهت انتخاب بهترین ویژگی برای ایجاد انشعاب در درخت هم باید محاسبات زیادی بر روی این مجموعه داده انجام شود. در این مقاله، یک رویکرد مقیاس‌پذیر افزایشی بر مبنای تقسیم سریع و هرس، جهت ساخت درخت تصمیم بر روی‌ مجموعه داده‌های حجیم ارائه شده است. الگوریتم ارائه‌شده درخت تصمیم را با استفاده از کل مجموعه داده‌ آموزش اما بدون نیاز به ذخیره‌سازی داده در حافظه اصلی می‌سازد. همچنین جهت کاهش پیچیدگی درخت از روش پیش‌هرس استفاده شده است. نتایج حاصل از اجرای الگوریتم بر روی مجموعه داده‌های UCI نشان می‌دهد الگوریتم ارائه‌شده با وجود دقت و زمان ساخت قابل رقابت با سایر الگوریتم‌ها، بر مشکلات حاصل از پیچیدگی درخت غلبه کرده است. تفاصيل المقالة