?
Байесовская идентификация параметров смеси нормальных распределений
Информационные технологии и вычислительные системы. 2017. № 1. С. 101-111.
Рассматривается задача восстановления параметров смеси многомерных нормальных распределений, применяющихся в задачах машинного обучения <<без учителя>>. Предложен метод идентификации моделей, базирующийся на байесовском выводе и принципе максимума апостериорного распределения. В работе описан метод поиска максимума многоэкстремальной функции плотности посредством сэмплирования алгоритмом Метрополиса-Гастингса, приведено качественное и количественное сравнение предложенного алгоритма с EM-алгоритмом для максимизации правдоподобия, а также представлены результаты его работы, как на модельных синтетических примерах, так и на реальных данных из коллекции >.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Башмаков А. И., Белоозеров В. Н., Старых В. А., Информационные системы и технологии 2013 № 6(80) С. 88-102
В статье изложен процесс построения формальной онтологии системы информационных ресурсов для сферы образования, что преследует цель отразить представление об этой сфере в автоматизированных системах, предназначенных для создания, учёта, систематизации, хранения, поиска и использования этих ресурсов в образовательных учреждениях различного уровня. Система информационных ресурсов задаётся принятыми словарями и классификаторами в структуре метаданных LOM с дополнениями, отражающими ...
Добавлено: 16 января 2014 г.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Развивается метод сокращения размерности матрицы данных, основанный на ее прямом и обратном проектировании, и вычислении проекторов, минимизирующих кросс-энтропийный функционал. Вводится понятие информационной емкости матрицы, которое используется в качестве ограничения в задаче оптимальной редукции. Проводится сравнение предлагаемого метода с известными в задаче бинарной классификации. ...
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Дубнов Ю. А., Булычев А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2020 № 1 С. 25-33
В статье рассматривается задача разделения смеси гауссовских компонент, заключающаяся в определении по имеющимся наблюдениям параметров компонент смеси. Предлагается подход к решению данной задачи, основанный на байесовском оценивании с применением наиболее информативных априорных распределений (Maximal Data Information Prior – MDIP). Новизна описанного подхода заключается в использовании выборочных оценок для вычисления априорного распределения и определения настроек алгоритма ...
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Дубнов Ю. А., Искусственный интеллект и принятие решений 2020 № 2 С. 78-85
Рассматривается задача отбора признаков для формирования обучающей выборки в задаче классификации. Предлагается метод отбора информативных признаков на основе вероятностного подхода и метрики перекрестной энтропии. Исследуется несколько вариантов информационного критерия отбора признаков для задачи бинарной классификации и его обобщение на случай многоклассовой задачи. Приводятся демонстрационные примеры работы предложенного метода для задачи классификации изображений из коллекции mnist. ...
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Карасев А. А., Старых В. А., Вестник МГТУ МИРЭА 2014 Т. 4 № 5 С. 113-121
Статья посвящена рассмотрению вопросов сбора и классификации знаний, полученных в процессе эксплуатации информационных систем, с целью их дальнейшей организации в базы экспертных знаний. В качестве перспективного подхода предлагается использование онтологической теории, обеспечивающей базис для построения математической модели представления знаний; организация и построение иерархии объектов осуществляется с использованием классификаторов, основанных на структурном подходе и модели OSI/ISO. ...
Добавлено: 10 февраля 2015 г.
Дубнов Ю. А., Информационные технологии и вычислительные системы 2018 № 2 С. 60-69
В работе рассматривается задача понижения размерности пространства признаков для описания
объектов в задачах анализа данных на примере бинарной классификации. В статье приводится обзор существующих подходов к решению данной задачи и предлагается несколько модификаций, в которых понижение размерности рассматривается как задача извлечения наиболее релевантной информации из признакового описания объектов и решается в терминах Шеноновской энтропии. Для выявления ...
Добавлено: 4 июля 2018 г.
Галатенко В. В., Livshitz E., Podol’skii V. и др., International Journal of Applied Mathematics 2012 Vol. 25 No. 6 P. 871-882
A method for the automated real-time classification of psychological functional state is proposed. The classification is based on discrete wavelet transform of electroencephalographic data. The method consists of two preliminary stages — global feature selection and individual tuning, and the main stage — real-time classification. All stages are fully automated. The software implementation of this ...
Добавлено: 30 октября 2015 г.
Савченко А. В., Информационные системы и технологии 2015 № 4(90) С. 28-38
Рассмотрена проблема недостаточной вычислительной эффективности вероятностной нейронной сети (ВНС) в задачах распознавания образов при наличии в базе данных для каждого класса небольшого числа эталонов. На основе проекционных оценок плотности распределения с ядром Фейера и наивного предположения о независимости признаков классифицируемого объекта синтезирована новая модификация ВНС. Экспериментально показано, что предложенный классификатор оказался несколько точнее и намного ...
Добавлено: 8 октября 2015 г.
Higher School of Economics (HSE) and supported by the Information Retrieval Specialist Group at the British Computer Society (BCS–IRSG). The conference was held during March 24–27, 2013, in Moscow, Russia – the easternmost location in the history of the ECIR series. ECIR 2013 received a total of 287 submissions in three categories: 191 full papers, ...
Добавлено: 15 апреля 2013 г.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 4 С. 37-55
В статье дается краткое введение в ансамбли классификаторов в машинном обучении и описывается алгоритм, повышающий качество классификации за счет рекомендации классификаторов объектам. Гипотеза, заложенная в основу алгоритма, состоит в том, что классификатор скорее правильно классифицирует объект, если он правильно предсказал метки соседей этого объекта из обучающей выборки. Автор иллюстрирует принцип алгоритма на простом примере и ...
Добавлено: 7 декабря 2015 г.
Савченко А. В., Savchenko L. V., Lecture Notes in Artificial Intelligence 2014 Vol. 8536 P. 309-318
Добавлено: 25 июля 2014 г.
Шаров А. Г., / МегаВерсия. 2007. № -.
Словарь–справочник содержит более 150 терминов и понятий, а также описание методов и средств разработки, применяемых в информационном поиске.
Может использоваться в качестве справочника по терминологии, существующим прикладным системам и средствам обработки текстовой и фактографической информации.
Для специалистов, занимающихся разработкой технологических решений и программных продуктов в области информационного поиска и извлечения фактографических данных из текстовой информации, а также ...
Добавлено: 21 сентября 2012 г.
Суворова А. В., Смирнова К. Р., Будин Е. А. и др., Компьютерные инструменты в образовании 2018 № 3 С. 49-64
В статье описывается студенческий исследовательский проект по предсказанию класса поста в социальной сети на основе его текстового содержания. Обсуждаются особенности проекта как составной части траектории обучения методам анализа данных, в том числе, методам и инструментам анализа текста, часто не включаемым в курсы по машинному обучению. Описана постановка задачи, этапы ее решения, последовательность рассмотрения новых методов ...
Добавлено: 28 января 2019 г.
Manipur I., Manzo M., Granata I. и др., IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 2022 Vol. 19 No. 2 P. 729-740
Добавлено: 25 августа 2021 г.
Данная статья посвящена решению проблемы сбора и формализации экспертных знаний, представляющих инциденты, получаемых в процессе эксплуатации информационных систем и предназначенных для решения задачи повышения эффективности их управления. Рассматриваются существующие подходы и инструменты решения проблемы управления инцидентами, определяются их основные недостатки. В качестве перспективного подхода предлагается использование онтологии предметной области, обеспечивающей базис для формирования концептуальной модели ...
Добавлено: 28 октября 2014 г.
Власенко Д. В., Заикин А. А., Захаров Д. Г., Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика 2023 Т. 31 № 5 С. 661-669
Поскольку мозг — это чрезвычайно сложная гиперсеть взаимодействующих между собой макроскопических подсетей, проведение полномасштабного анализа его активности представляется труднейшей задачей. Тем не менее эту задачу можно существенно упростить, анализируя соответствие различных паттернов макроскопической активности мозга, например, на снимках функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), выполнению тех или иных когнитивных задач или патологическим состояниям.
Цель данной работы — предложить ...
Добавлено: 4 октября 2023 г.
Шведов А. С., Экономический журнал Высшей школы экономики 2010 Т. 14 № 2 С. 227-243
В работе рассматриваются два метода Монте-Карло с цепями Маркова, широко применяемые в эконометрических исследованиях. Это алгоритм Метрополиса и гиббсовский выбор. Приводится описание обоих методов. Методы Монте-Карло с цепями Маркова предназначены для симулирования наборов векторов, отвечающих многомерным распределениям вероятностей. В частности, эти методы применяются в байесовской статистике для исследования апостериорных распределений. Существенное значение имеет соблюдение условия ...
Добавлено: 13 октября 2012 г.
Харламов А. А., М. : [б.и.], 2017
В данной работе было рассмотрено применение морфологического анализа в классификации текстов. Морфологический анализ позволяет изучать грамматические свойства слов, а также грамматическую семантику и взаимоде йствие между элементами
текстов. Были предложены нейро-семантическая сеть на основе морфологического анализа для изучения векторных представлений грамматических структур текста и рекурсивный автоэнкодер, который состоит из двух частей: первая объединяет два вектора
слов, а ...
Добавлено: 20 февраля 2019 г.
Черников Б. В., Вестник машиностроения, СТИН 2013 № 3 С. 74-78
Рассмотрены составляющие документации промышленных предприятии и основы внедрения лексикологического синтеза документов. Исследованы структура документационного обеспечения предприятий, состав, информативность и содержание документов ...
Добавлено: 15 апреля 2013 г.
A proposal for a new method of classification of objects of various nature, named “2”-soft classification, which allows for referring objects to one of two types with optimal entropy probability for available collection of learning data with consideration of additive errors therein. A decision rule of randomized parameters and probability density function (PDF) is formed, ...
Добавлено: 26 мая 2017 г.
Старых В. А., Башмаков А. И., Scientific and Technical Information Processing 2013 № 4 С. 27-31
Для управления информационными ресурсами (ИР) российской образовательной системы должна быть разработана и принята единая спецификация метаданных, используемая для описания и классификации информации – и в образовательных порталах, и в системе регистрации, и в хранилищах данных. В настоящей работе даётся уточнённое понятие ИР как объекта каталогизации, рассматриваются требования к метаданным, описывающим образовательные ИР, перечислены классификаторы для ...
Добавлено: 16 октября 2013 г.
Новиков О. В., Прикладная информатика 2013 № 5(47) С. 29-34
Рассматриваются различные способы улучшения производительности рекомендательных систем при помощи снижения объема и размерности исходных данных, кеширования сгенерированных рекомендаций, классификации пользователей. Выделяются основные типы веб-сайтов, использующих рекомендательные системы, с описанием характерных особенностей и сложностей. ...
Добавлено: 28 октября 2013 г.