Апріорна ймовірність і Штучна нейронна мережа

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Апріорна ймовірність і Штучна нейронна мережа

Апріорна ймовірність vs. Штучна нейронна мережа

У баєсовому статистичному висновуванні апріо́рний розпо́діл ймові́рності (prior probability distribution), що часто називають просто апріо́рне (prior), деякої невизначеної кількості — це розподіл ймовірності p, що виражатиме чиєсь переконання про цю кількість перед врахуванням якогось свідчення. головному мозку. Тут кожним круговим вузлом представлено штучний нейрон, а стрілкою — з'єднання виходу одного штучного нейрону зі входом іншого. Шту́чні нейро́нні мере́жі (ШНМ, artificial neural networks, ANN), або системи (connectionist systems) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин.

Перехресна ентропія

У теорії інформації перехресна ентропія між двох розподілами ймовірності вимірює середню кількість біт, необхідних для впізнання події з набору можливостей, якщо схема кодування, що використовується, базується на заданому розподілі ймовірностей q, замість «істинного» розподілу p. Перехресна ентропія двох розподілів p і q на тому самому ймовірнісному просторі визначається наступним чином: де H(p) — ентропія p, і D_(p || q) — дивергенція Кульбака-Лейблера від q до p (також відома як відносна ентропія).

Апріорна ймовірність і Перехресна ентропія · Перехресна ентропія і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Апріорна ймовірність

У баєсовому статистичному висновуванні апріо́рний розпо́діл ймові́рності (prior probability distribution), що часто називають просто апріо́рне (prior), деякої невизначеної кількості — це розподіл ймовірності p, що виражатиме чиєсь переконання про цю кількість перед врахуванням якогось свідчення.

Апріорна ймовірність і Апріорна ймовірність · Апріорна ймовірність і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Апостеріорна ймовірність

В баєсовій статистиці апостеріо́рна ймові́рність (posterior probability) випадкової події або сумнівного твердження — це умовна ймовірність, яка присвоюється після врахування відповідного або вихідних даних.

Апостеріорна ймовірність і Апріорна ймовірність · Апостеріорна ймовірність і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Нормальний розподіл

Нормальний розподіл (розподіл Ґауса) — розподіл ймовірностей випадкової величини, що характеризується густиною ймовірності f(x;\mu,\sigma).

Апріорна ймовірність і Нормальний розподіл · Нормальний розподіл і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Розподіл ймовірностей

гральних кісток В математиці та статистиці розпо́діл ймові́рностей (який має математично описуватися функцією розподілу ймовірностей), ставить у відповідність кожному інтервалу ймовірність таким чином, що аксіоми ймовірностей виконуються.

Апріорна ймовірність і Розподіл ймовірностей · Розподіл ймовірностей і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Теорія інформації

Теóрія інформáції — це розділ математики, який досліджує процеси зберігання, перетворення і передачі інформації.

Апріорна ймовірність і Теорія інформації · Теорія інформації і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Баєсова ймовірність

Ба́єсова ймові́рність (Bayesian probability) — це одна з інтерпретацій поняття ймовірності.

Апріорна ймовірність і Баєсова ймовірність · Баєсова ймовірність і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Баєсова мережа

Ба́єсова мере́жа, мере́жа Ба́єса, мере́жа перекона́нь, ба́єсова моде́ль або ймові́рнісна орієнто́вана ациклі́чна гра́фова моде́ль (Bayesian network, Bayes network, belief network, Bayes(ian) model, probabilistic directed acyclic graphical model) — це ймовірнісна графічна модель (різновид статистичної моделі), яка представляє набір випадкових змінних та їхніх за допомогою орієнтованого ациклічного графу (ОАГ, directed acyclic graph, DAG).

Апріорна ймовірність і Баєсова мережа · Баєсова мережа і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Латентна змінна

У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкметник теперішнього часу від lateo («ховатися»), на противагу до) — це змінні, які не спостерігаються безпосередньо, а швидше виводяться (з допомогою математичної моделі) з інших змінних, які спостерігаються (вимірюються безпосередньо).

Апріорна ймовірність і Латентна змінна · Латентна змінна і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »