ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

More documents

Recommendations

Info

ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕболее или менее формализованными, но все обладают той главной особенностью,что связывают наблюдения в некую общую картину». А далее идетцитата, уже приводившаяся выше.Если это высказывание понимать буквально, то получим такую широкуютрактовку теории идентификации, что практически все науки надобудет считать ее разделами! А это уже явный «перебор», из него видно, чторасширяя «область влияния» той или иной научной области, надо и мерузнать. . .. . . А: Вообще-то еще академик В. А. Фок говорил, что основная задачанауки «упорядочить наши впечатления».Николай Григорьевич МАКАРЕНКО, в. н. с, к. ф.-м. н., руководительгруппы в Лаборатории компьютерного моделирования (Институт математики,Алма-Ата, Казахстан). Область научных интересов: фрактальная геометрия,вычислительная топология, алгоритмическое моделирование, детерминированныйхаос, нейронные сети, физика Солнца. Имеет более 50научных публикаций.
С. А. ТЕРЕХОВСнежинский физико-технический институт, г. Снежинск;ООО НейрОК, г. Москва,E-mail: alife@narod.ruВВЕДЕНИЕ В БАЙЕСОВЫ СЕТИАннотацияБайесовы сети представляют собой графовые модели вероятностных ипричинно-следственных отношений между переменными в статистическоминформационном моделировании. В байесовых сетях могут органическисочетаться эмпирические частоты появления различных значений переменных,субъективные оценки «ожиданий» и теоретические представления оматематических вероятностях тех или иных следствий из априорной информации.Это является важным практическим преимуществом и отличаетбайесовы сети от других методик информационного моделирования. В обзорнойлекции изложено краткое введение в методы вычисления вероятностейи вывода статистических суждений в байесовых сетях.S. A. TEREKHOFFSnezhinsk Institute of Physics and Technology (SFTI), Snezhinsk;NeurOK LLC, Moscow,E-mail: alife@narod.ruBAYESIAN NETWORKS PRIMERAbstractBayesian networks represent probabilistic graph models of casual relations betweenvariables in statistical information modelling. Bayesian networks consolidateempirical frequencies of events, subjective beliefs and theoretical representationsof mathematical probabilities. It is the important practical advantagewhich distinguishes Bayesian networks from other techniques of informationmodelling. This survey lecture presents a brief introduction to calculation ofprobabilities and statistical inference methods in Bayesian networks.УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети 149
Page 1 and 2:
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗ
Page 4 and 5:
ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 6 and 7:
Page 8 and 9:
Page 10 and 11:
Page 12 and 13:
Page 14 and 15:
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
А. А. ФРОЛОВ 1) , Д. ГУ
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
Page 38 and 39:
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
Page 50 and 51:
Page 52 and 53:
Page 54 and 55:
Page 56 and 57:
Page 58 and 59:
Page 60 and 61:
Page 62 and 63:
Page 64 and 65:
Page 66 and 67:
Page 68 and 69:
Page 70 and 71:
Page 72 and 73:
Б. В. КРЫЖАНОВСКИЙ,
Page 74 and 75:
Page 76 and 77:
Page 78 and 79:
Page 80 and 81:
Page 82 and 83:
Page 84 and 85:
Page 86 and 87:
Н. Г. МАКАРЕНКОИнст
Page 88 and 89:
Page 90 and 91:
Page 92 and 93:
Page 94 and 95:
Page 96 and 97:
Page 98 and 99: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 188: НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФ
show all

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...