Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Bongard Etki Alanı

Bongard problemleri  ILP içinde iyi bilinen problemlerdir. Her örnek veya sahne şunlardan oluşur:

• üçgenler, dikdörtgenler ve daireler vb. gibi değişken sayıda geometrik nesne (obj/2’yi D(nesne) = {üçgen, daire} ile belirtin), her biri renk, yön, boyut vb. gibi bir dizi farklı özelliğe sahiptir. , ve
• in (doğru, yanlış durumlarına sahip in/2 yüklemi), leftof, yukarıda vb. gibi nesneler arasındaki değişken sayıda ilişki.

ILP alanındaki Bongard problemleri bağlamında ele alınan olağan görev, sınıflandırma görevidir, yani, olumlu örnekleri olumsuz örneklerden ayıran bir dizi kural bulmaktır (durumlar üzerinde sınıf/1 ile temsil edilir). konum, olumsuz).

Bongard problemlerinin ILP için bir ölçüt olarak popülaritesi, bunların, örneğin temelde aynı temsili problemlerin ortaya çıktığı hesaplamalı kimya alanındaki gerçek dünya problemlerine çok benzer olmaları gerçeğiyle açıklanabilir.

Nitekim bu problemlerde örnekler moleküllerdir ve belirli özelliklere sahip birkaç atomdan oluşurlar. Ayrıca, atomlar arasında bağlar ve muhtemelen fonksiyonel gruplar gibi ilişkiler vardır.

İkinci deneyimizin amacı, olasılık kavramlarını örneklerden öğrenebileceğini göstermektir. Olasılık kavramı, olası sınıflara bir olasılık dağılımı atayan kavramdır. Bu nedenle, örnekleri pozitif veya negatif olarak sınıflandırmak yerine, olasılık kavramı pozitif sınıfa p ve negatif sınıfa 1-p olasılığı atar.

Olasılığa dayalı kavram öğrenmenin geleneksel ILP sistemlerinin kapsamı dışında olduğuna dikkat edin. Geleneksel ILP ile ilgili başka bir zorluk, eksik değerler durumunda ortaya çıkar. Olağan ILP ortamındaki eksik değerlerin eşdeğeri, örnekleri açıklayan bazı gerçeklerin bilinmeyen bir doğruluk değerine sahip olmasıdır; bu, ILP literatüründe fazla ilgi görmemiş bir sorundur.

Deney şu şekilde kuruldu. 0.0 ve 0.2 kayıp oranlarıyla rastgele 100 ve 300 veri durumunu örnekledik. Her veri seti, 2, 4, 6 veya 8 nesneden oluşan eşit sayıda sahneden oluşuyordu.

Bir nesne 0,3 olasılıkla bir daire ve 0,7 olasılıkla bir üçgendi. Sıralanacak nesneleri varsaydık, yani o1 nesnesi yalnızca o2’de olabilir, o2 yalnızca o3’te olabilir, vb. Her tek nesnenin başka bir nesnede olma olasılığı 0,5 idi. Öğrenilecek olasılık kavramı aşağıdaki Bayes yan tümcesi ile belirtilir.

Gürültülü veya sınıf/1 ile ilişkili olduğu yerlerde. Veri kümesindeki her örneğin sınıfı daha sonra yukarıdaki Bayes mantık programının iki sınıfın her birine atadığı olasılık dağılımından örneklendi. Işın boyutu 1 olan her veri setinde çalıştırdık. Gürültülü veya tüm yüklemlerle ilişkilendirdik.

obj/2 yüklemi mantıksal olarak bildirildi. Sonuçlar özetlenmiştir, burada +, öğrenilen Bayes mantığı programının yapısının doğru olduğunu gösterir. Bu nedenle, bu deney, geleneksel ILP sistemleri için zor (veya nadir) olan ancak  Bayesian mantık programlarıyla ele alınabilecek görevlerin (olasılığa dayalı kavram öğrenme gibi) olduğunu göstermektedir.

Microsoft etki alanı nedir
Etki alanına ne yazılır
Etki alanı nedir Coğrafya
Etki alanı nedir wifi
Etki Alanı, ilgi Alanı örnekleri
Etki alanı ilgi Alanı
Etki alanı adı Nedir
Outlook etki alanı Nedir

Kuralları ve toplama işlevlerini birleştirmeyle, birden çok tetikleyici Bayes yan tümcesini işlemek için iki yol sunduk. Bir yöntemin diğerine tercih edileceği durumların belirlenmesi açık bir soru olarak kalmaktadır. Çekici bir alternatif, bu soruyu öğrenciye bırakmaktır. Örneğin, toplama ve birleştirme kurallarının önemsiz olmayan kombinasyonlarını öğrenmek için ilişkisel sinir ağları üzerine araştırma başlatıldı. Diğer bir alternatif, ilişkisel olasılık tahmin ağaçları gibi parametrik olmayan yaklaşımlardır.

Ağaçlar, Bayes yan tümceleriyle ilişkili koşullu olasılık dağılımlarını temsil etmek için de kullanılabilir. Biz sadece nav ̈e temsil biçimini, yani tablo şeklinde bir temsili ele aldık. Bu temsil, bir değişkenin ebeveyn sayısında üsteldir.

Bayes ağlarına gelince, öğrenme sırasında bu büyük bir problemdir çünkü çok sayıda parametre güvenilir bir şekilde değerlendirilmek üzere çok sayıda veri durumu gerektirir. Öğrenme yöntemlerinin genellikle az sayıda parametre içeren model yapıları tercih etmesinin nedeni budur. Karmaşık model yapılarının olasılığını cezalandırmak yerine, örneğin karar ağaçları kullanılarak koşullu olasılık dağılımlarının yerel yapısı açıkça temsil edilebilir. Bu, olasılıksal ilişkisel modeller için yapılmıştır.

Bu tezde sunulduğu şekliyle Bayes mantık programlarının yapı öğreniminin pratik bir konusu, hesaplama maliyetidir. Tek bir komşuyu değerlendirmek için, EM algoritmasının (sırasıyla gradyan tabanlı bir parametre tahmin algoritması), makul beklenen sayıları elde etmek için birkaç yineleme boyunca çalışması gerekir. Her yineleme, tüm veri durumlarında tam bir Bayes ağ çıkarımı gerektirir.

Ancak komşular, mevcut en iyi hipotezden yalnızca bir Bayes yan tümcesinde farklılık gösterir. Programın çoğu kısmı değişmeden kalır. Buna karşılık, beklenen sayıların da önemli ölçüde değişmemesi beklenebilir. Bu fikir, Bayes ağlarının yapısını öğrenmek için yapısal EM (SEM) içinde takip edilmiştir.

SEM, mevcut Hk modelini alır ve makul bir şekilde tamamlanmış verileri elde etmek için bir süre bir parametre tahmin algoritması çalıştırır. Daha sonra tamamlanan veri durumlarını düzeltir ve bunları her bir komşu H’nin maksimum olabilirlik parametrelerini hesaplamak için kullanır. 

EM, skorda en iyi gelişmeye sahip olan komşuyu, Hk’yi geliştirirse yeni en iyi hipotez Hk+1 olarak seçer ve yineler. Scooby’nin SEM varyantları, gelecekteki ilginç bir araştırma hattıdır.

Bayes ağlarından miras alınan Bayes mantık programlarının önemli bir dezavantajı, döngüsel olmama varsayımlarıdır. Tıbbi teşhis için bir sistem düşünün. Kardiyak tamponad hastalığının iki belirtisi dispne (nefes darlığı) ve hızlı solunumdur (dakikada 20’den fazla inhalasyon).

Açıktır ki, iki bulgu birbiriyle ilişkilidir: Eğer bir hastada kardiyak tamponad varsa ve nefes almakta zorluk çekiyorsa, muhtemelen aynı hasta hava azlığını telafi etmeye çalışırken hızlı bir şekilde nefes alıyordur. Yalnızca yönlendirilmemiş bir şekilde ilişkili olan, yani mantıklı bir neden-sonuç ilişkisi olmayan rastgele değişkenlerle başa çıkmak için, bir numaraya başvurmamız gerekir: her zaman somutlaşan fazladan bir kısıtlama atomu ekleriz.

İlişkisel soyutlama, bu tür kısıtlama değişkenlerinin gruplarını modellemeye izin verse de, yönlendirilmemiş bir Markov ağı kullanmak, dejenere olmayan koşullu olasılıklarla yönlendirilmemiş olasılıksal ilişkileri temsil edebildikleri için daha şık olabilir. Aslında, Markov ağlarının ilişkisel ve mantıksal varyantları vardır.

Bununla birlikte, yönlendirilmiş ve yönlendirilmemiş modellerin avantajlarını birleştiren hibrit diller üzerine henüz bir araştırma yapılmamıştır. AI topluluğundaki Belirsizlik içinde, hem yönlendirilmiş hem de yönlendirilmemiş yaylara sahip modellere zincir grafikler denir. Bu nedenle, ‘zincir mantık grafikleri’ üzerine araştırma, gelecekteki ilginç bir araştırma alanı gibi görünüyor.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Bongard Etki Alanı first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.