М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов

Выделяется особый класс задач обучения по прецедентам - задачи, элементы которых ограничены разрядной сеткой. Вводится понятие М-моделей алгоритмов обучения. Оценивается колмогоровская сложность и емкость класса М-полиномов и М-полиномов Жегалкина с k-слагаемыми. Вводится понятие сложности и степени...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Таврический вестник информатики и математики
Дата:2010
Автор: Анафиев, А.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Кримський науковий центр НАН України і МОН України 2010
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18186
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов / А.С. Анафиев // Таврический вестник информатики и математики. — 2010. — № 1. — С. 51-57. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862748842850516992
author Анафиев, А.С.
author_facet Анафиев, А.С.
citation_txt М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов / А.С. Анафиев // Таврический вестник информатики и математики. — 2010. — № 1. — С. 51-57. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Таврический вестник информатики и математики
description Выделяется особый класс задач обучения по прецедентам - задачи, элементы которых ограничены разрядной сеткой. Вводится понятие М-моделей алгоритмов обучения. Оценивается колмогоровская сложность и емкость класса М-полиномов и М-полиномов Жегалкина с k-слагаемыми. Вводится понятие сложности и степени сжатия выборки алгоритмами М-моделей. Виділяється особливий клас задач навчання по прецедентам - задачі, елементи яких обмжені розрядною сіткою. Вводиться поняття М-Моделей алгоритмів навчання. Оцінюється колмогоровська складність та ємність классу М-Поліномів і М-поліномів Жегалкина з k-доданками. Уводяться поняття складності та ступеня стиснення вибірки алгоритмами М-Моделей. The problems with elements bounded by a bit array are axtracted in a special class of learning by precedents problems. A notion of M-Models of learning algorithm is introduced. The Kolmogorov complexity and the VCD of M-polynomials and M-polynomials Zhegalkin with k-component are estimated. The notions of complexity and a degree of compression by algorithms of M-models for training sample are introduced.
first_indexed 2025-12-07T20:57:29Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-18186
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1729-3901
language Russian
last_indexed 2025-12-07T20:57:29Z
publishDate 2010
publisher Кримський науковий центр НАН України і МОН України
record_format dspace
spelling Анафиев, А.С.
2011-03-18T12:43:26Z
2011-03-18T12:43:26Z
2010
М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов / А.С. Анафиев // Таврический вестник информатики и математики. — 2010. — № 1. — С. 51-57. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
1729-3901
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18186
519.7
Выделяется особый класс задач обучения по прецедентам - задачи, элементы которых ограничены разрядной сеткой. Вводится понятие М-моделей алгоритмов обучения. Оценивается колмогоровская сложность и емкость класса М-полиномов и М-полиномов Жегалкина с k-слагаемыми. Вводится понятие сложности и степени сжатия выборки алгоритмами М-моделей.
Виділяється особливий клас задач навчання по прецедентам - задачі, елементи яких обмжені розрядною сіткою. Вводиться поняття М-Моделей алгоритмів навчання. Оцінюється колмогоровська складність та ємність классу М-Поліномів і М-поліномів Жегалкина з k-доданками. Уводяться поняття складності та ступеня стиснення вибірки алгоритмами М-Моделей.
The problems with elements bounded by a bit array are axtracted in a special class of learning by precedents problems. A notion of M-Models of learning algorithm is introduced. The Kolmogorov complexity and the VCD of M-polynomials and M-polynomials Zhegalkin with k-component are estimated. The notions of complexity and a degree of compression by algorithms of M-models for training sample are introduced.
ru
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
Таврический вестник информатики и математики
М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
Article
published earlier
spellingShingle М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
Анафиев, А.С.
title М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
title_full М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
title_fullStr М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
title_full_unstemmed М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
title_short М-Модели алгоритмов. Емкость и колмогоровская сложность класса М-полиномов
title_sort м-модели алгоритмов. емкость и колмогоровская сложность класса м-полиномов
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18186
work_keys_str_mv AT anafievas mmodelialgoritmovemkostʹikolmogorovskaâsložnostʹklassampolinomov