350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №11 за 2014 г.
Статья в номере:
Категорно-информационный подход в задаче прогноза
Ключевые слова: мультиметрическое пространство категорная модель данных липшицево отображение инвариантность прогнозирование нейронная сеть
Авторы:
Г. В. Кондратьев - д.ф.-м.н., профессор, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева. E-mail: gennadii.kondratiev@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрен категорно-информационный подход к задаче оценивания неизвестных параметров эмпирических данных, базирующийся на инвариантной информации, ассоциированной с данными. Показано, что главным принципом явля¬ется то, что результат обучения нейросети должен быть инвариантен относительно преобразований данных, не из¬меняющих содержащуюся в них информацию.
Страницы: 3-9
Список источников

  1. Gau G.V., Lai T., Wang K. Optimal comparable selection and weighting in real property valuation: An extension // AREUEA Journal. 1992. V. 20. № 1. P. 107-123.
  2. Lai T., Vandell K., Wang K., Welke G. Estimating property values by replication: An alternative to the traditional grid and regression methods // JRER Journal. 2008. V. 30. № 4. P. 441-460.
  3. Vandell K.D. Optimal comparable selection and weighting in real property valuation // AREUEA Journal. 1991. V. 19. № 2. P. 213-239.
  4. Jacobs B. Categorical Logic and Type Theory. Elsevier. North-Holland. 2001.
  5. Vistoli A. Notes on Grothendieck topologies, fibered categories and descent theory. ArXiv: math.AG/0412512v4. 2007.
  6. Kondratiev G.V. Manifolds, Structures Categorically. ArXiv:math.CT/0608503. 2006.