Ma algorîtmaya lêgerîna kuantûmê ya Grover lezkirina pêşangeh a pirsgirêka lêgerîna îndeksê destnîşan dike?
Algorîtmaya lêgerîna kuantûmê ya Grover bi rastî gava ku bi algorîtmayên klasîk re tê berhev kirin di pirsgirêka lêgerîna îndeksê de bilezbûnek berbiçav destnîşan dike. Ev algorîtma ku di sala 1996-an de ji hêla Lov Grover ve hatî pêşniyar kirin, algorîtmayek kuantûmê ye ku dikare databasa nerêkûpêk a navnîşên N-yê di tevliheviya dema O(√N) de bigere, lê algorîtmaya klasîk a çêtirîn, lêgerîna brute-force, wextê O(N) hewce dike.
Ma PDA dikare zimanek rêzikên palindromê tespît bike?
Pushdown Automata (PDA) modelek hesabkerî ye ku di zanistiya komputerê ya teorîkî de tê bikar anîn da ku aliyên cûda yên hesabkirinê lêkolîn bike. PDA bi taybetî di çarçoveya teoriya tevliheviya hesabkirinê de têkildar in, ku ew wekî amûrek bingehîn ji bo têgihîştina çavkaniyên hesabker ên ku ji bo çareserkirina cûreyên cûda yên pirsgirêkan hewce ne re xizmet dikin. Di vî warî de pirsa gelo
Rêzimana Chomsky ya normal her gav biryardar e?
Forma Normal a Chomsky (CNF) formek taybetî ya rêzimanên bê kontekst e, ku ji hêla Noam Chomsky ve hatî destnîşan kirin, ku îsbat kiriye ku di warên cihêreng ên teoriya hesabkerî û pêvajoya ziman de pir bikêr e. Di çarçoveya teoriya tevliheviya hesabkerî û biryardarbûnê de, pêdivî ye ku meriv encamên forma normal ya rêzimanê Chomsky û têkiliya wê were fam kirin.
Meriv çawa OR wekî FSM temsîl dike?
Ji bo ku OR-ya mentiqî wekî Makîneyek Dewleta Dawî (FSM) di çarçoweya Teoriya Tevliheviya Hesabkirinê de temsîl bikin, pêdivî ye ku em prensîbên bingehîn ên FSM-an fam bikin û ka ew çawa dikarin ji bo modela pêvajoyên tevlihev ên hesabkirinê werin bikar anîn. FSM makîneyên razber in ku ji bo danasîna tevgera pergalên bi hejmarek sînordar ve têne bikar anîn
Ger du TM-yên me hene ku zimanek biryardar diyar dikin, gelo pirsa wekheviyê hîn jî nayê biryar?
Di warê teoriya tevliheviya hesabkirinê de, têgeha biryardarbûnê rolek bingehîn dilîze. Zimanek tê gotin ku biryardar e heke makîneyek Turing (TM) hebe ku dikare ji bo her têketinek diyar diyar bike ka ew ji zimên e an na. Ji ber vê yekê, biryardariya ziman taybetmendiyek girîng e
- Weşandin Pîroz, EITC/IS/CCTF Bingehên Teoriya Tevliheviya Hesabkirinê, Biryardarî, Hevsengiya Makîneyên Turing
Di rewşa tesbîtkirina destpêka kasêtê de, gelo em dikarin li şûna ku ber bi rastê ve biçin, kasetek nû T1=$T bikar bînin?
Di warê teoriya tevliheviya hesabkerî û teknîkên bernamesaziya makîneya Turing de, pirsa gelo em dikarin destpêka kasetekê bi karanîna kasetek nû T1=$T li şûna veguheztina ber bi rastê ve bişopînin, pirsek balkêş e. Ji bo ku ravekirinek berfireh peyda bikin, pêdivî ye ku em li bingehên makîneyên Turing hûr bibin
Hin pirsgirêkên potansiyel ên ku dikarin bi torên neuralî yên ku hejmareke mezin ji pîvanan hene derkevin holê, û çawa dikarin van pirsgirêkan werin çareser kirin?
Di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên bi hejmareke mezin a parametreyan dikarin gelek pirsgirêkên potansiyel derxînin holê. Van pirsgirêkan dikarin li ser pêvajoya perwerdehiya torê, kapasîteyên giştîkirinê, û hewcedariyên hesabkirinê bandor bikin. Lêbelê, teknîk û nêzîkatiyên cûrbecûr hene ku dikarin ji bo çareserkirina van pirsgirêkan werin bikar anîn. Yek ji pirsgirêkên bingehîn ên neuralî yên mezin
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de çi bû?
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de di çarçoweya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de û mezinbûna daneyan derxistina taybetmendiyên watedar ji daneyên volumetrikî û kêmkirina tevliheviya hesabkerî ya modelê ye. Ev pêvajo di zêdekirina performansa û karîgerîya kar de rolek girîng dilîze
Dema ku ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi torgilokek neuralî ya 3D re dixebitin çima girîng e ku meriv mezinahiya wêneyan bi pîvanek domdar veguhezîne?
Dema ku ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi torgilokek neuralî ya konvolutional 3D re dixebitin, pir girîng e ku hûn mezinahiya wêneyan bi pîvanek domdar veguherînin. Ev pêvajo ji ber çend sedemên ku rasterast bandorê li performansa û rastbûna modelê dikin girîngiyek girîng digire. Di vê ravekirina berfireh de, em ê li ser dîdaktîkê bigerin
Çima pêvajoya perwerdehiyê ji bo daneyên mezin ji hêla hesabkirinê ve biha dibe?
Pêvajoya perwerdehiyê di Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de ji ber çend faktoran dikare ji bo daneyên mezin ji hêla hesabkirinê ve biha bibe. SVM algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer e ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. Ew bi dîtina hîperplanek çêtirîn ku çînên cihêreng vediqetîne an nirxên domdar pêşbîn dike dixebitin. Pêvajoya perwerdehiyê bi dîtina pîvanên ku hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Perwerdehiya SVM, Nirxandina îmtîhanê