Вероятностно-комбинаторный формальный метод обучения, основанный на теории решеток
Виноградов, Дмитрий Вячеславович, 2018, докторская диссертация
Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление", Москва
131 стр.
Ключевые слова
модель машинного обучения, метод теории решеток, вероятностные механизмы интеллектуального анализа
Другие работы по этой специальности
- Разработка теории и основных принципов принятия решений в САПР на основе методов, инспирированных природными системами
Сороколетов, Павел Валерьевич · Докт. наук · Южный федеральный университет
- Методика обработки и анализа акустического сигнала сердечно-сосудистой системы плода
Костелей, Яна Валерьевна · 2022 · Канд. наук · ФГБОУ ВО «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
- Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии = : Computational methods for tandem mass spectrometry data annotation
Аттила Кертес-Фаркаш · 2022 · Докт. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- Неасимптотический анализ случайных объектов в пространствах высокой размерности и приложения к задачам машинного обучения = : Non-asymptotic analysis of high-dimensional random objects and applications in machine learning
Наумов, Алексей Александрович · 2022 · Докт. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- Модели и алгоритмы сегментации и распознавания объектов на медицинских изображениях световой микроскопии низкого пространственного разрешения
Шеломенцева, Инга Георгиевна · 2022 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»