Archive
| 10.14489/vkit.2023.11.pp.034-045 |
|
DOI: 10.14489/vkit.2023.11.pp.034-045 Коновалов В. А. Аннотация. Многослойные сети Маркова непрямого распространения синтезированы из N-схем алгоритма Маркова, разработанных на замену его известной γ-схемы алгоритма. Развиты положения теории алгоритмов Маркова в направлении совместной переработки слов и морфизмов. Показаны отличия в схемах алгоритма Маркова Υ и N, которые задают различия в многослойных сетях прямого распространения с нормальным марковским выводом и непрямого распространения соответственно. Исследованы новые положения теории алгоритмов Маркова, применяемой совместно с теорией категорий. Дано определение понятия «ноль-категория», приведена ее категорная формула. Показан механизм синтеза из ноль-категорий ноль-сетей Маркова. Введено понятие самовзводящейся подсети, перечислены теоретические и практические отличия между такой подсетью и сетью Маркова. Обосновано, что для синтеза сети Маркова самовзводящаяся подсеть обучается правилам вывода, а ее самовзвод осуществляется первым словом из входной выборки данных, поступающим на ее вход. Рассмотрены взаимодействия в ноль-категориях и категориях, приводятся примеры сетей Маркова для различных композиций морфизмов. Описаны подходы к взвешиванию морфизмов, а также механизм выбора слоя сети для реализации этой процедуры. Теоретически определены различные композиции правил вывода. Научный и практический интерес вызывает момент насыщения сети Маркова вхождениями, при котором структура сети начинает становиться стабильной. Целесообразно исследовать самовзводящуюся подсеть и оценить характер ее влияния на сеть Маркова именно в момент стабилизации структуры сети. Ключевые слова: сети Маркова; большие данные; теория категорий; теория алгоритмов Маркова; искусственный интеллект.
Konovalov V. A. Abstract. The study is devoted to multilayer Markov networks are not direct output, introduced into scientific circulation in the theory of Markov algorithms. These networks are synthesized from the N-scheme of the Markov algorithm, developed to replace his wellknown γ-scheme. The provisions of the theory of Markov algorithms are developing in the direction of joint processing of words and morphisms. In the schemes of the Markov algorithm γ and N, theoretical differences are considered, which determine the differences in multilayer networks feed-forward with normal Markov output and are not direct output. The theory of Markov algorithms is adopted in conjunction with the theory of categories, which is used to specify words and their compositions, as well as the structure of a Markov network. A definition and a categorical formula for the introduced concept of zero-category are given. The mechanism of synthesis from zero-categories of zero-Markov networks is shown. In the theory of algorithms, the concept of a self-scaling subnet is introduced. For self-priming subnets, theoretical and practical differences from Markov networks are shown. To synthesize a Markov network by a self-scaling subnet, one must be trained in the rules of inference. Self-plating of such a subnet is carried out by the first word from the input data sample coming to its input. Interactions are studied in zero-categories and categories, examples of Markov networks for various compositions of morphisms are given. Possible approaches to weighting morphisms are considered from a theoretical point of view. The mechanism for choosing a layer of a Markov network for weighting morphisms is analyzed. Methods for the formation of compositions of possible inference rules in self-priming subnets are estimated theoretically. It is concluded that the moment of saturation of the Markov network with occurrences, at which it begins to have a stable structure, is of scientific and practical interest. It is expedient to study the self-scaling subnetwork and the nature of its influence on the Markov network precisely at the moment of stabilization of the structure of the latter. Keywords: Markov networks; Big data; Category theory; Theory of Markov algorithms; Artificial Intelligence.
РусВ. А. Коновалов (ОАО «Курскрезинотехника», Курск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript EngV. A. Konovalov (Open Joint-Stock Company “Kurskrezinotekhnika”, Kursk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Рус1. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. М.: Наука, 1984. 432 с. (Мат. логика и основания математики). 2-е изд., испр. и доп. М.: Фазис, 1996. 493 с. Eng1. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1996). Theory of algorithms. Moscow: Nauka. (Mathematical logic and foundations of mathematics). 2nd ed. Moscow: Fazis. [in Russian language]
РусСтатью можно приобрести в электронном виде (PDF формат). Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке. После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи. Для заказа скопируйте doi статьи: 10.14489/vkit.2023.11.pp.034-045 Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных. .
EngThis article is available in electronic format (PDF). The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank. After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail. To order articles please copy the article doi: 10.14489/vkit.2023.11.pp.034-045 and fill out the
.
|
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»