Гроверын квант хайлтын алгоритм нь индекс хайлтын асуудлыг экспоненциал хурдасгах боломжийг олгодог уу?
Гроверын квант хайлтын алгоритм нь сонгодог алгоритмтай харьцуулахад индексийн хайлтын асуудалд экспоненциал хурдыг нэвтрүүлдэг. 1996 онд Лов Гроверын санал болгосон энэхүү алгоритм нь O(√N) цагийн нарийн төвөгтэй N оруулгууд бүхий эрэмблэгдээгүй мэдээллийн сангаас хайлт хийх боломжтой квант алгоритм бөгөөд харин хамгийн сайн сонгодог алгоритм болох бүдүүлэг хүчний хайлт нь O(N) хугацаа шаарддаг.
- онд хэвлэгдсэн Квантын мэдээлэл, EITC/QI/QIF квант мэдээллийн үндэс, Гроверын квант хайлтын алгоритм, Гроверын алгоритм
PDA нь палиндром мөрийн хэлийг илрүүлж чадах уу?
Pushdown Automata (PDA) нь тооцооллын янз бүрийн талыг судлахад онолын компьютерийн шинжлэх ухаанд ашиглагддаг тооцооллын загвар юм. PDA нь тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын хүрээнд онцгой хамааралтай бөгөөд янз бүрийн төрлийн асуудлыг шийдвэрлэхэд шаардагдах тооцооллын нөөцийг ойлгох үндсэн хэрэгсэл болдог. Үүнтэй холбогдуулан асуулт гарч ирж байна
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCTF Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын үндэс, Татах автоматжуулалт, PDA: Pushdown Automata
Хомскийн дүрмийн хэвийн хэлбэрийг үргэлж шийдвэрлэх боломжтой юу?
Chomsky Normal Form (CNF) нь Ноам Чомскийн танилцуулсан контекстгүй дүрмийн тодорхой хэлбэр бөгөөд тооцооллын онол болон хэлний боловсруулалтын янз бүрийн салбарт өндөр ач холбогдолтой болох нь батлагдсан. Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онол ба шийдвэрлэх чадварын хүрээнд Хомскийн дүрмийн хэвийн хэлбэр, түүний хамаарлыг ойлгох нь чухал юм.
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCTF Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын үндэс, Агуулгын мэдрэмжтэй хэл, Чомский хэвийн хэлбэр
OR-ийг FSM гэж хэрхэн төлөөлөх вэ?
Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын хүрээнд логик OR-ыг хязгаарлагдмал төлөвийн машин (FSM) болгон харуулахын тулд бид FSM-ийн үндсэн зарчмууд болон тэдгээрийг нарийн төвөгтэй тооцооллын процессыг загварчлахад хэрхэн ашиглаж болохыг ойлгох хэрэгтэй. FSM нь хязгаарлагдмал тооны төлөвтэй системүүдийн үйл ажиллагааг тодорхойлоход хэрэглэгддэг хийсвэр машинууд ба
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCTF Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын үндэс, Төгсгөлийн улсын машинууд, Хязгаарлагдмал улсын машинуудын танилцуулга
Хэрэв бид шийдвэрлэх боломжтой хэлийг дүрсэлсэн хоёр TM-тэй бол тэнцэх асуултыг шийдвэрлэх боломжгүй хэвээр байна уу?
Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын салбарт шийдвэрлэх чадварын тухай ойлголт үндсэн үүрэг гүйцэтгэдэг. Аливаа өгөгдсөн оролтод тухайн хэлэнд хамаарах эсэхийг тодорхойлох боломжтой Тьюрингийн машин (TM) байгаа бол тухайн хэлийг шийдвэрлэх боломжтой хэл гэнэ. Хэлний шийдэмгий байдал нь нэн чухал шинж чанар юм
Соронзон хальсны эхлэлийг илрүүлэх тохиолдолд баруун тийш шилжихийн оронд шинэ соронзон хальсыг T1=$T ашиглан эхлүүлж болох уу?
Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онол, Тьюрингийн машины програмчлалын техникийн чиглэлээр баруун тийш шилжихийн оронд шинэ соронзон хальсны T1=$T ашиглан соронзон хальсны эхлэлийг илрүүлж чадах уу гэсэн асуулт сонирхолтой байна. Иж бүрэн тайлбар өгөхийн тулд бид Тюринг машинуудын үндсийг судлах хэрэгтэй
Олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээнүүдэд ямар асуудлууд гарч болох вэ, эдгээр асуудлыг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Гүнзгий сургалтын чиглэлээр олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээ нь хэд хэдэн боломжит асуудлуудыг үүсгэж болно. Эдгээр асуудлууд нь сүлжээний сургалтын үйл явц, ерөнхийлөлт хийх чадвар, тооцооллын шаардлагад нөлөөлж болно. Гэсэн хэдий ч эдгээр бэрхшээлийг шийдвэрлэхийн тулд ашиглаж болох янз бүрийн техник, арга барилууд байдаг. Том мэдрэлийн гол асуудлуудын нэг
Хэсэг бүрийн дотор зүсмэлүүдийг дундажлах зорилго нь юу байсан бэ?
Уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle уралдааны хүрээнд хэсэг тус бүрийн зүсмэлүүдийг дундажлах, өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх зорилго нь эзэлхүүний өгөгдлөөс утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авах, загварын тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлыг багасгах явдал юм. Энэ үйл явц нь гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх, Шалгалтын тойм
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд зориулж 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээтэй ажиллахдаа зургийн хэмжээг тогтмол хэмжээгээр өөрчлөх нь яагаад чухал вэ?
Kaggle-ийн уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд зориулж 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээтэй ажиллахдаа зургийн хэмжээг тогтвортой байлгах нь маш чухал юм. Загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд шууд нөлөөлдөг хэд хэдэн шалтгааны улмаас энэ үйл явц нь чухал ач холбогдолтой юм. Энэхүү дэлгэрэнгүй тайлбарт бид дидактикийг судлах болно
Сургалтын үйл явц яагаад том өгөгдлийн багцад тооцоолоход үнэтэй болдог вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) дахь сургалтын үйл явц нь хэд хэдэн хүчин зүйлээс шалтгаалан том өгөгдлийн багцын хувьд тооцооллын хувьд үнэтэй болдог. SVM нь ангилал болон регрессийн даалгаварт ашиглагддаг алдартай машин сургалтын алгоритм юм. Тэд өөр өөр ангиудыг тусгаарлах эсвэл тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглах оновчтой гиперпланг олох замаар ажилладаг. Сургалтын үйл явц нь параметрүүдийг олох явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM сургалт, Шалгалтын тойм