Результаты поиска
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Совпадения в названиях страниц
- ...ждения функции предсказывания, основанной на данных. Статистическая теория обучения привела к успешным приложениям в таких областях, как [[компьютерное зрение] ...тся парой вход/выход, где входное значение отображается в выходное. Задача обучения состоит в реконструкции функции, которая отображает входные значения в выхо ...16 КБ (535 слов) - 19:03, 17 мая 2023
Совпадения в текстах страниц
- ...бы, что система подкрепления знала бы решение заранее, то есть собственно обучения не происходило бы. Собственно [[Бонгард, Михаил Моисеевич|Бонгард]] именно == Детерминистические методы обучения == ...8 КБ (84 слова) - 07:38, 15 мая 2023
- ...[[Розенблатт, Фрэнк|Фрэнком Розенблаттом]]. Представляет собой такой метод обучения, при котором вес связи не изменяется до тех пор, пока текущая реакция перце |заглавие = Принципы нейродинамики: перцептроны и теория механизмов мозга ...5 КБ (138 слов) - 11:08, 7 марта 2023
- ...#Стохастичность_в_области_искусственного_интеллекта|стохастический]] метод обучения персептрона, необходимый, чтобы гарантировать сходимость при переменных свя |заглавие = Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга ...5 КБ (238 слов) - 01:57, 2 февраля 2023
- ...учения|алгоритмического обучения||algorithmic learning theory}}, где целью обучения является получение сжатого представления имеющихся тренировочных данных. Ме ...ие, которое является стандартной моделью обучения в теории вычислительного обучения. Другими словами, ''бережливость'' (выходной гипотезы) влечёт ''прогнозирую ...17 КБ (874 слова) - 21:47, 7 июня 2024
- ...ждения функции предсказывания, основанной на данных. Статистическая теория обучения привела к успешным приложениям в таких областях, как [[компьютерное зрение] ...тся парой вход/выход, где входное значение отображается в выходное. Задача обучения состоит в реконструкции функции, которая отображает входные значения в выхо ...16 КБ (535 слов) - 19:03, 17 мая 2023
- ...ly Correct learning, PAC learning}}) — схема [[Машинное обучение|машинного обучения]], использующая понятия [[асимптотическая достоверность|асимптотической дос ...понятия о [[Вычислительная сложность|вычислительной сложности]] машинного обучения. В частности, ожидается, что учитель находит эффективные функции (которые о ...10 КБ (306 слов) - 08:33, 25 сентября 2023
- ...я'', поэтому такое обучение является частным случаем [[обучение с учителем|обучения с учителем]], но учителем является среда или её модель. Также нужно иметь в ...между классическими методами динамического программирования и алгоритмами обучения с подкреплением заключается в том, что последние не предполагают знание точ ...17 КБ (194 слова) - 11:04, 6 марта 2025
- ...ред переобучением модели и они используются во множестве методов машинного обучения. == Базовые концепции машинного обучения == ...21 КБ (700 слов) - 11:38, 10 ноября 2023
- ...ERM) — это принцип [[Статистическая теория обучения|статистической теории обучения]], который определяет семейство [[Машинное обучение|обучающихся алгоритмов] ...тся основной установкой многих задач [[Обучение с учителем|контролируемого обучения]]. Мы имеем два пространства объектов <math>X</math> и <math>Y</math> и хот ...9 КБ (331 слово) - 16:18, 2 января 2025
- ...кономика|экономику]] и [[производство]]. Подход [[Обучение с подкреплением|обучения с подкреплениями]], основанный на данной модели, применяется, например, в [ [[Файл:Markov diagram v2.svg|400px|right|thumb|Диаграмма обучения с подкреплением в МППР{{sfn|Саттон, Барто|2020}}]] ...14 КБ (449 слов) - 15:23, 9 марта 2025
- '''Асимптотически достоверное событие''' — [[Событие (теория вероятностей)|событие]], [[вероятность]] которого зависит от некоторого пар ...[вероятно приближённо корректное обучение|вероятно приближённо корректного обучения]], в котором конструируемая функция обладает низкой ошибкой обобщения с выс ...5 КБ (122 слова) - 19:18, 10 июня 2024
- '''Обучение на примерах''' ({{lang-en|Learning from Examples}}) — вид обучения, при котором [[Интеллектуальная система|интеллектуальной системе]] предъявл Тем самым задача обучения сводится к оптимизации и может быть решена [[методы оптимизации|численными ...13 КБ (322 слова) - 00:51, 21 июля 2022
- ...[Модель Минсера]] представляет заработную плату как функцию от пройденного обучения и полученного опыта работы. ...ть, и в связи с этим получает более высокую зарплату. Также согласно {{нп4|Теория сигналов (экономика)|теории сигналов||Signalling (economics)}} работодатель ...25 КБ (398 слов) - 20:54, 24 сентября 2024
- Перцептроны могут обучаться с помощью простого алгоритма обучения, который обычно называется [[дельта-правило]]м. Он вычисляет ошибки между в ...о найти у Питера Ауэра, Харальда Бургштайнера и Вольфганга Маасса «Правило обучения для очень простых универсальных аппроксиматоров, состоящих из одного слоя п ...15 КБ (225 слов) - 15:25, 24 февраля 2025
- ...са''' ({{lang-en|random forest}}) — алгоритм [[Машинное обучение|машинного обучения]], предложенный [[Брейман, Лео|Лео Брейманом]]<ref>{{статья == Алгоритм обучения классификатора == ...15 КБ (566 слов) - 15:25, 11 октября 2024
- ...см. статью {{не переведено 5|Методы проксимального градиента для машинного обучения|||proximal gradient methods for learning}}. ...12 КБ (586 слов) - 03:34, 3 февраля 2023
- ...{{математик|Германии|XIX века}}. Автор работ по [[Геометрия|геометрии]], [[Теория чисел|теории чисел]], истории геометрии. ...матикой и слушал лекции [[Мёбиус, Август Фердинанд|Мёбиуса]]. По окончании обучения, с трудом уговорив отца, он начал работать школьным учителем математики и г ...5 КБ (179 слов) - 19:44, 11 декабря 2023
- ...андомизированные варианты лежат в основе почти всех современных алгоритмов обучения, разрабатываемых в анализе данных. ...ский градиентный спуск является одной из форм стохастического приближения. Теория стохастических приближений даёт условия сходимости метода стохастического г ...17 КБ (422 слова) - 08:44, 27 декабря 2024
- После обучения проверим реакцию на стимулы: ...ча могла бы быть решена перцептроном с избирательным вниманием, в процессе обучения нужно добиться определённого распределения весовых коэффициентов, что завис ...10 КБ (82 слова) - 09:15, 10 февраля 2022
- ...тоды''' в [[Машинное обучение|машинном обучении]] — это класс алгоритмов [[Теория распознавания образов|распознавания образов]], наиболее известным представи ...зируются с помощью [[Статистическая теория обучения|теории статистического обучения]] (например, используя {{нп5|Радемахеровская сложность|радемахеровскую слож ...20 КБ (702 слова) - 17:01, 8 января 2024