Результати пошуку

[[Файл:Diagram of a Markov blanket.svg|frame|У баєсовій мережі марковське покриття вузла ''A'' включає його батьків, дітей, та інших батьк ...[[Вершина (теорія графів)|вузла]] <math>A</math> [[Баєсова мережа|баєсової мережі]]&nbsp;— це множина вузлів <math>\partial A</math>, складена з батьківських ...

...занадто витратною для чисельного оцінювання, для вибору моделі у баєсовій мережі може використовуватися [[приблизне баєсове обчислення]],<ref name= Toni2009 </ref> із застереженням, що приблизно-баєсові оцінки коефіцієнтів Баєса часто є упередженими.<ref name=Robert2011> ...

...ділів, а саме [[Баєсова мережа|баєсові]] та [[Марковська мережа|марковські мережі]]. Обидва сімейства охоплюють властивості розкладу та незалежностей, але во ...ка модель|приховані марковські моделі]], [[Штучна нейронна мережа|нейронні мережі]], та новіші моделі, такі як {{Нп|Марковська модель зі змінним порядком|мар ...

...нп|Обрізка (алгоритм)|обрізку||Pruning (algorithm)}}, [[Апріорний розподіл|баєсові апріорні]] параметрів або [[Баєсове порівняння моделей|порівняння моделей]] ...ретренування в керованому навчанні (наприклад, [[Нейронна мережа|нейронної мережі]]). Похибку тренування показано синім, похибку перевірки показано червоним, ...

...мейств [[Графова модель|імовірнісних графових моделей]] та {{нп|варіаційні баєсові методи|варіаційних баєсових методів||Variational Bayesian methods}}. ...a(\mathbf{x})</math>, де <math>\theta</math> визначено як набір параметрів мережі. ...

...Праці Комлі та Доу 2003 та 2005 років є першими двома працями про баєсові мережі МДП із застосуванням як дискретно-, так і неперервнозначних параметрів.] ...

== Нейронні мережі == ...появою [[Виключення (нейронні мережі)|виключення]], [[Випрямляч (нейронні мережі)|випрямляча]] та [[Темп навчання|адаптивних темпів навчання]]. ...

...них та, можливо, циклічних графів, таких як [[Марковська мережа|марковські мережі]]. ...исновування]] та [[Машинне навчання|навчання]] в баєсових мережах. Баєсові мережі, що моделюють послідовності змінних (наприклад, [[Розпізнавання мовлення|си ...

...]. Дійсно, баєсове програмування є загальнішим за [[Баєсова мережа|баєсові мережі]], і має виразну потужність, еквівалентну ймовірнісним {{нп|Граф розкладу|г Баєсові фільтри (що часто називають [[Рекурсивне баєсове оцінювання|рекурсивною бає ...

[[Категорія:Баєсові мережі|Ієрархічне моделювання]] ...

...абору даних, зазвичай для [[зниження розмірності]], шляхом тренування цієї мережі ігнорувати незначущі дані («шум»). ...(тобто, значення виходу близько 1) на основі даних входу особливі області мережі, одночасно гальмуючи всі інші нейрони (тобто, щоби вони мали значення виход ...

...методів, як {{нп|вибірка за Ґіббсом|||Gibbs sampling}} або {{нп|варіаційні баєсові методи|||Variational Bayesian methods}}, апріорні розподіли Діріхле часто з ...поділи Діріхле часто «спадають» ([[Відособлений розподіл|знеособлюють]]) з мережі, що вводить залежності між різними категорійними вузлами, які залежать від ...

[[Штучна нейронна мережа|Штучні нейронні мережі]]&nbsp;— це {{нп|Обчислювальна модель|обчислювальні моделі||Computational m Деякі штучні нейронні мережі є [[Адаптивна система|адаптивними системами]], і їх використовують, наприкл ...

...міші, [[баєсова мережа|баєсові мережі]], [[штучна нейронна мережа|нейронні мережі]], [[Радіальна базисна функція|радіальні базисні функції]], [[прихована мар ...

...-94-010-6610-5 }}}} Породжувальні [[Штучна нейронна мережа|штучні нейронні мережі]] нещодавно змогли перевершити за продуктивністю багато попередніх підходів ...аних входу. До прикладів належать [[Штучна нейронна мережа|штучні нейронні мережі]], [[Багатошаровий перцептрон|багатошарові перцептрони]] та кероване {{нп|н ...

...ладом зазвичай здійснюють шляхом визначення різниці між обробленим виходом мережі (часто, передбаченням) і цільовим виходом. Ця різниця є похибкою. Потім мер Найпростіший тип [[Нейронна мережа прямого поширення|нейронної мережі прямого поширення]] (НМПП, {{lang-en|feedforward neural network, FNN}}) це ...