نقد و بررسی
- بیت کامپیوتر /
- مقاله ترجمه شده Computer IT /
- مقاله ترجمه شده Algorithm /
- مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالی
مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالیA Comparison of Algorithms for Inference and Learning in Probabilistic Graphical Models
0
(0)
در انبار موجود نمی باشد
مقاله مقایسه الگوریتم ها برای استنتاج و یادگیری در مدل گرافیکی احتمالیA Comparison of Algorithms for Inference and Learning in Probabilistic Graphical Models
0
(0)
0دیدگاه کاربران
ژورنال | IEEE |
---|---|
سال انتشار | 2005 |
صفحات فارسی | 50 تا 60 |
صفحات انگلیسی | 20 تا 30 |
کلمات شاخص: مدل گرافیکی، شبکه بیز، مدل احتمال، استنتاج احتمالاتی، استدلال، یادگیری، روش بیزی، تکنیک تغییرات، الگوریتم تولید مجموع، انتشار عقیده loopy، الگوریتم EM، میدان میانگین، نمونه سازی Gibbs، انرژی آزاد، انرژی آزاد Gibbs، انرژی آزاد Bethe.
Research into methods for reasoning under uncertainty is currently one of the most exciting areas of artificial intelligence, largely because it has recently become possible to record, store, and process large amounts of data. While impressive achievements have been made in pattern classification problems such as handwritten character recognition, face detection, speaker identification, and prediction of gene function, it is even more exciting that researchers are on the verge of introducing systems that can perform large-scale combinatorial analyses of data, decomposing the data into interacting components. For example, computational methods for automatic scene analysis are now emerging in the computer vision community. These methods decompose an input image into its constituent objects, lighting conditions, motion patterns, etc. Two of the main challenges are finding effective representations and models in specific applications and finding efficient algorithms for inference and learning in these models. In this paper, we advocate the use of graph-based probability models and their associated inference and learning algorithms. We review exact techniques and various approximate, computationally efficient techniques, including iterated conditional modes, the expectation maximization (EM) algorithm, Gibbs sampling, the mean field method, variational techniques, structured variational techniques and the sum-product algorithm, “loopy” belief propagation. We describe how each technique can be applied in a vision model of multiple, occluding objects and contrast the behaviors and performances of the techniques using a unifying cost function, free energy.
ژورنال | IEEE |
---|---|
سال انتشار | 2005 |
صفحات فارسی | 50 تا 60 |
صفحات انگلیسی | 20 تا 30 |
دیدگاه خود را در باره این کالا بیان کنید
افزودن دیدگاه
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.
هیچ پرسش و پاسخی ثبت نشده است.
پرسش خود را درباره این کالا بیان کنید
ثبت پرسش
انصراف
ثبت پرسش
محصولات مرتبط
-
ناموجود
مقاله سیستم بزرگ تشخیص دست خط عربی توزیع شده بر اساس ترکیبی از الگوریتم FastDTW و مدل برنامه نویسی MapReduce از طریق فن آوری های محاسبات ابری
25,000 تومان -
ناموجود
مقاله مسیر یابی در شبکه پویا با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم موریانه ای
20,000 تومان -
ناموجود
مقاله طراحی و پیاده سازی Document Clustering توزیع شده بر پایه MapReduce
20,000 تومان -
ناموجود
مقاله الگوریتم های پردازش عکس دیجیتال در رتینوپاتی دیابتی
30,000 تومان -
ناموجود
مقاله مدل مبتنی بر خط زمانی برای زمان بندی پروژه های نرم افزاری با الگوریتم ژنتیک
20,000 تومان -
ناموجود
مقاله بهینه سازی مدلسازی و شبیه سازی محاسباتی: گذشته حال و آینده
25,000 تومان -
ناموجود
مقاله الگوریتم هایی برای افزایش سرعت تطبیق الگو برای سیستم های تشخیص نفوذ شبکه
25,000 تومان -
ناموجود
مقاله منابع و الگوریتم های نقشه برداری در بارگیری آگاهانه برای شبکه های نوری الاستیک
25,000 تومان -
ناموجود
مقاله BSIRT: یگ الگوریتم موازی SIRT بلوک تکراری با استفاده از مدل نگاشت منحنیالخط
25,000 تومان -
ناموجود
مقاله الگوریتم های مسیر یابی برای شبکه های موردی Manet و شبکه های مش
30,000 تومان
0دیدگاه کاربران