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

Olasılık Değerlerinin Belirlenmesi

Güncelleme kuralı ve gradyan yükselişi için karşılık gelen denklem çok benzer. Her ikisi de beklenen sayıların hesaplanmasına dayanır. Esas olarak beklenen sayıların ağırlıklandırılma biçiminde farklılık gösterirler. Tahmini olasılık sıfır olduğunda, bu, Bayes mantık programının değerlendirmesine hakim olacaktır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, bu soruna, m-tahminleri veya BDeu öncülleri gibi önerme durumu için iyi bilinen çözümler benimsenebilir. Bununla birlikte, gradyan tabanlı yöntemler bilgilendirici önsellere EM’den daha az duyarlı olmalıdır, çünkü EM beklenen sayıları hesaplamak için “yalnızca” geçerli parametreleri kullanırken, gradyan tabanlı yöntemler beklenen sayıları mevcut parametrelere göre ağırlıklandırır. Bu nedenle, gradyan tabanlı yaklaşımlar, ilk parametre setini iterasyonlar boyunca yayarak parametreleri daha muhafazakar bir şekilde günceller.

EM ve eşlenik gradyan gibi (gelişmiş) gradyan teknikleri arasındaki karşılaştırma henüz iyi anlaşılmamıştır. Her iki yöntem de durağan noktalara yakınsaması garanti edilen açgözlü bir yerel arama gerçekleştirir. Her ikisi de birincil hesaplama adımı olarak beklenen sayıları, yani yeterli istatistikleri kullanır. Ancak, önemli farklılıklar vardır.

Parametrelerin olasılık dağılımları olduğu kısıtlamasını uygulamak zorunda olmadığı için EM’nin uygulanması daha kolaydır. Basit gradyandan çok daha hızlı birleşir ve başlangıç noktalarına biraz daha az duyarlıdır. (Eşlenik) gradyanlar, EM’ye kıyasla birkaç ek Bayes ağ çıkarımını içeren bir çizgi aramasıyla adım boyutunu (aşağıya bakın) tahmin eder.

Öte yandan, gradyanlar, türevler için zincir kuralını kullanarak çok terimli olmayan parametreleştirmeleri öğrenmeye veya olasılıktan başka puanlama fonksiyonlarını seçmeye izin verdiği için EM’den daha esnektir.

Ayrıca, EM algoritması, basitliği ve hızlı ilk ilerlemesi nedeniyle pratikte oldukça başarılı olmasına rağmen, EM yakınsamasının son derece yavaş olabileceği ve genel olarak daha gelişmiş ikinci dereceden yöntemlerin EM’ye tercih edilmesi gerektiği tartışılmıştır.

Bayes ağları bağlamında, EM algoritmasının ivmesi incelenmiştir. Tüm yaklaşımlar, bir EM yinelemesindeki parametrelerdeki değerlerdeki değişikliği genelleştirilmiş gradyan 15 olarak gören geleneksel (gradyan tabanlı) optimizasyon tekniklerine dayanır.

Gradyan yükselişi, parametreleştirilmiş EM’yi verir ve konjugat gradyanı, konjugat gradyanı EM’yi (CGEM) verir. Hızlandırılmış EM’ler EM’den önemli ölçüde daha hızlı olabilse de, hepsi temel EM’den daha fazla hesaplama çabası gerektirir. Bunun bir nedeni, her yinelemede en uygun adım boyutunu seçmek için bir satır araması gerçekleştirmeleridir. Satır araması yapmanın sakıncaları vardır.

İlk olarak, bir satır araması, durdurma kriteri gibi probleme bağlı yeni parametreler sunar. İkincisi, satır arama, Bayes ağları için NP-zor olan çeşitli olasılık değerlendirmelerini içerir. Bu nedenle, satır arama, hesaplama maliyetlerine hakimdir ve bu da, her yinelemede bir olasılık değerlendirmesi yapan EM’ye kıyasla hızlandırılmış EM’nin bir dezavantajına yol açar.

Hesaplamaya dayalı ekstra maliyetlerin, hız kazanmak için uzun vadede amorti edilmesi gerekir. Bu nedenle, pahalı hat aramanın üstesinden gelen, ölçeklendirilmiş CGEM (SCGEM) adlı yeni bir EM ivmesini tanıttık. Olasılığı, yineleme başına EM kadar sık, yani bir kez değerlendirir.

SCGEM, öğrenme sinir ağları alanında iyi bilinen ölçeklendirilmiş eşlenik gradyanların (SCG’ler) altında yatan fikirleri benimser. SCG, satır araması yapmak yerine minimumu karesel olarak tahmin etmek için puanlama fonksiyonunun Hessian’ına bir yaklaşım kullanır.

Ardından, bir Levenberg-Marquardt yaklaşımı adım boyutunu ölçeklendirir. SCGEM, maksimizasyon için ölçekleme mekanizmasını benimser ve bunu beklenen bilgi matrisine uygular.

Son olarak, burada parametre tahminine odaklanmış olsak da, olasılıksal bir modelin parametrelerine göre log-olasılığın gradyanını hesaplama yöntemleri, SVM’ler gibi ayrımcı öğreniciler içinde üretken modeller kullanmak için de kullanılabilir. Olasılıksal ILP bağlamında bu, tanıtacağımız ilişkisel çekirdek yöntemlerini verir.

Sürekli olasılık dağılımı nedir
Sürekli olasılık Dağılımı Örnek
Olasılık DAĞILIMLARI nelerdir
Olasılık dağılımı nedir
Olasılık DAĞILIMLARI Örnek sorular
Üçgen dağılım formülü
Olasılık dağılımının ortalaması nasıl hesaplanır
Kesikli olasılık Dağılımları

Deneysel Değerlendirme

Bayes mantığı programlarını öğrenmek için genel bir çerçeve olarak tasarlanmıştır. Bu nedenle, birkaç konuyu açık bırakıyor. Bunlar şunları içerir: gerçek dil yanlılığı (ve buna karşılık gelen iyileştirme operatörü), puanlama işlevi, olası budama yöntemleri, vb.

Daha spesifik olarak 9.0’da uyguladık. Deneyler, 2.1 GB ana belleğe sahip bir Pentium-IV 2.8 GHz Linux makinesinde yürütüldü. Uygulama, puan, önden görünümler, basit mod bildirimleri ve genişleyen arka plan bilgisinin belirtimi olarak verilerin log-olabilirliğini kullanan bir ışın araması içerir.

Seçilen sözdizimsel dil yanlılığı L1’dir. Uygulama, Bayes ağ çıkarımı ve maksimum olasılık tahmini için Netica API’sine bir arayüze sahiptir. Maksimum olasılık tahminini gerçekleştirmek için EM algoritmasını uyguladık ve ölçeklendirilmiş eşlenik gradyanı (SCG) Bishop ve Nabney’nin Netlab kitaplığında uygulandığı gibi ölçek parametresinin üst sınırı 2 · 106 olacak şekilde uyarladık.

Her puan değerlendirmesi için, parametreler rastgele başlatıldı. Koşullu olasılık tablolarında sıfır girişi önlemek için m-tahminleri (m = 1) kullanıldı. Bir iterasyondan diğerine log-olabilirlikteki bir değişiklik 10−3’ten az olduğunda duran basit, tipik bir durdurma kriteri kullandık.

Bayes mantık programlarının farklı bir yönüne odaklanan iki deney gerçekleştirildi. İlk deney, Scooby’mizin kan grubu programının yapısını örneklerden öğrenip öğrenemeyeceği sorusuyla ilgiliydi.

İkinci deney, Scooby’nin ILP’de sıklıkla kullanılan Bongard problem alanı için olasılık kavramını nasıl öğrenebileceğini gösteriyor. Bayes mantık programlarının, protein lokalizasyonu ve web sayfası sınıflandırması üzerine KDD Cup 2001 veri seti gibi önemli gerçek yaşam veri setlerine uygulamaları bulunabilir.

“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 Olasılık Değerlerinin Belirlenmesi first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.