Більш швидкий доступ, ніж браузер!
16 відносини: Клод Шеннон, Прихована марковська модель, Обмежена машина Больцмана, Наївний баєсів класифікатор, Розрізнювальна модель, Регресійний аналіз, Статистика, Теорія ймовірностей, Умовна ймовірність, Машинне навчання, Метод максимальної правдоподібності, Задача класифікації, Густина імовірності, Графічна модель, Генеративна змагальна мережа, Латентна змінна.
Клод Шеннон
Клод Елвуд Шеннон (Claude Elwood Shannon; *30 квітня, 1916 — †24 лютого, 2001) — американський електротехнік і математик, «батько теорії інформації».
Новинка!!: Породжувальна модель і Клод Шеннон · Побачити більше »
Прихована марковська модель
Прихо́вана ма́рковська моде́ль, ПММ (hidden Markov model, HMM) — це статистична марковська модель, у якій система, що моделюється, розглядається як марковський процес із неспостережуваними (прихованими) станами.
Новинка!!: Породжувальна модель і Прихована марковська модель · Побачити більше »
Обмежена машина Больцмана
Схема обмеженої машини Больцмана з трьома видимими вузлами та чотирма прихованими вузлами (без упереджених вузлів). Обме́жена маши́на Бо́льцмана (ОМБ, restricted Boltzmann machine, RBM) — це породжувальна штучна нейронна мережа, здатна навчатися розподілу ймовірностей над набором її входів.
Новинка!!: Породжувальна модель і Обмежена машина Больцмана · Побачити більше »
Наївний баєсів класифікатор
Наївний баєсів класифікатор — ймовірнісний класифікатор, що використовує теорему Баєса для визначення ймовірності приналежності спостереження (елемента вибірки) до одного з класів при припущенні (наївному) незалежності змінних.
Новинка!!: Породжувальна модель і Наївний баєсів класифікатор · Побачити більше »
Розрізнювальна модель
Розрі́знювальні моде́лі (discriminative models), що також називають умо́вними моде́лями (conditional models), є класом моделей, які застосовуються в машинному навчанні для моделювання залежності неспостережуваної змінної y від спостережуваної змінної x. В рамках імовірнісної схеми це здійснюється моделюванням умовного розподілу ймовірності P(y|x), який може застосовуватися для передбачення y з x. Розрізнювальні моделі, на противагу до породжувальних, не дозволяють породжувати приклади зі спільного розподілу x та y. Проте для таких задач як класифікація та регресія, що не потребують спільного розподілу, розрізнювальні моделі можуть демонструвати чудову продуктивність.
Новинка!!: Породжувальна модель і Розрізнювальна модель · Побачити більше »
Регресійний аналіз
Регресі́йний ана́ліз — розділ математичної статистики, присвячений методам аналізу залежності однієї величини від іншої.
Новинка!!: Породжувальна модель і Регресійний аналіз · Побачити більше »
Статистика
Стати́стика — наука, що вивчає методи кількісного охоплення і дослідження масових, зокрема суспільних, явищ і процесів.
Новинка!!: Породжувальна модель і Статистика · Побачити більше »
Теорія ймовірностей
Тео́рія імові́рності — розділ математики, що вивчає закономірності випадкових явищ: випадкові події, випадкові величини, їхні функції, властивості й операції над ними.
Новинка!!: Породжувальна модель і Теорія ймовірностей · Побачити більше »
Умовна ймовірність
Умо́вна ймові́рність — ймовірність однієї події за умови, що інша подія вже відбулася.
Новинка!!: Породжувальна модель і Умовна ймовірність · Побачити більше »
Машинне навчання
Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.
Новинка!!: Породжувальна модель і Машинне навчання · Побачити більше »
Метод максимальної правдоподібності
Метод максимальної правдоподібності (також метод найбільшої правдоподібності) у математичній статистиці — це метод оцінювання невідомого параметра шляхом максимізації функції правдоподібності.
Новинка!!: Породжувальна модель і Метод максимальної правдоподібності · Побачити більше »
Задача класифікації
Задача класифіка́ції — формалізована задача, яка містить множину об'єктів (ситуацій), поділених певним чином на класи.
Новинка!!: Породжувальна модель і Задача класифікації · Побачити більше »
Густина імовірності
''N''(0, ''σ''2). Густина імовірності або щільність неперервної випадкової величини — це функція, що визначає ймовірнісну міру відносної правдоподібності, того що значення випадкової величини буде відповідати заданій події, для кожної окремої події (або точки) у просторі подій (множини всіх можливих значень, які може приймати випадкова величина).
Новинка!!: Породжувальна модель і Густина імовірності · Побачити більше »
Графічна модель
Графі́чна моде́ль, або імові́рнісна графі́чна моде́ль (ІГМ, probabilistic graphical model, PGM) — це ймовірнісна модель, для якої між випадковими змінними виражено графом.
Новинка!!: Породжувальна модель і Графічна модель · Побачити більше »
Генеративна змагальна мережа
Генеративні змага́льні мере́жі (Generative adversarial networks, GANs) є класом алгоритмів штучного інтелекту, що використовуються в навчанні без учителя, реалізовані системою двох штучних нейронних мереж, які змагаються одна з одною в рамках гри з нульовою сумою.
Новинка!!: Породжувальна модель і Генеративна змагальна 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).
Новинка!!: Породжувальна модель і Латентна змінна · Побачити більше »
