Модель смеси
Модель смеси Основы вероятностных смешанных моделей Вероятностные смешанные модели используются для описания данных, состоящих из смеси различных распределений. Они применяются […]
Модель смеси Основы вероятностных смешанных моделей Вероятностные смешанные модели используются для описания данных, состоящих из смеси различных распределений. Они применяются […]
Сеть глубоких убеждений Определение и применение DBN DBN – это генеративная модель, состоящая из нескольких слоев скрытых единиц. Обученная без
Масштабирование по Платту Контролируемое обучение Обучение с учителем, где данные классифицируются с помощью заранее определенных правил. Обучение без присмотра Обучение,
Вероятностная классификация Контролируемое обучение Обучение без присмотра Онлайн-обучение Пакетное обучение Мета-обучение Обучение под непосредственным наблюдением Самостоятельное обучение Обучение с подкреплением
Стохастическая грамматика Обзор стохастической грамматики Стохастическая грамматика – это грамматическая структура, основанная на вероятностном представлении о грамматичности. Она включает в
Вероятностная контекстно-свободная грамматика Основы PCFG PCFG – это вероятностные контекстно-свободные грамматики, которые используются для предсказания структуры РНК. Они основаны на
Скрытое распределение Дирихле Основы тематического моделирования Тематическое моделирование – это метод классификации документов на основе их содержания. LDA (Latent Dirichlet
Модель отклонения от случайности Обзор модели отклонения от случайности Модель отклонения от случайности (DFR) используется для улучшения эффективности поиска информации.
Вероятностная модель релевантности Основы вероятностной модели релевантности Разработана Стивеном Э. Робертсоном и Карен Спарк Джонс для ранжирования документов. Оценивает вероятность
Бинарная модель независимости Основы бинарной модели независимости Бинарная модель независимости используется для классификации документов по релевантности. Модель основана на предположении,
Порождающая модель Основы генеративных и дискриминационных моделей Генеративные модели описывают распределение вероятностей для данных, в то время как дискриминационные модели
Вероятностный автомат Определение вероятностного автомата Вероятностный автомат – это расширение недетерминированного конечного автомата с вероятностями вместо функций перехода. Он имеет
Байесовские подходы к функционированию мозга Основы байесовских подходов к мозгу Байесовские подходы исследуют способность мозга функционировать в условиях неопределенности. Термин
Вероятностное программирование Определение и применение вероятностного программирования Вероятностное программирование объединяет вероятностное моделирование и традиционное программирование для упрощения и расширения возможностей
Вероятностное логическое программирование Основы вероятностного логического программирования Вероятностное логическое программирование объединяет логическое программирование с вероятностями. Семантика распределения разделяет программу на