[이 기사는 루 Chenguang 교사는 글 게시 된 의미 정보 이론 및 통계 학습에 온라인 과학에 발표 된 논문, 특히 권장 발췌를 작성 후 느낌]
2019년 8월 21일 1시 4분 | 개인 카테고리 : 수학과 철학 정보 | 분류 체계 : 논문의 교환 | 정보 이론, 의미 정보, 기계 학습, 유도, 과학의 철학
이것은 또한 내 이전 결과를 바탕으로 연구의 마지막 5 년을 요약 한 것입니다.
저널은 출판 : 정보 : HTTPS : //www.mdpi.com/journal/information
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영어 오픈 액세스 저널,하지 길이. 내가 사용하는 방법 - 의미 정보 방법 - 바로 나를 위해 독특한, 정보. 하기 위해 검토 한 응답 하나에 따라 정직 요구 사항으로,이 개 장애물에 걸쳐 피어 - 검토했다. 몰랐, 불을 먹는다.
서양의 연구 시맨틱 정보 이론 유명 인사 루치아노 플로리 디와 볼프강 요한센은 또한에 논문을 발표.
여전히 정보 정보 이론 및 편집위원회의 방법론 섹션에서 Flridi.
이제 우리가 비교할 수 있습니다.
제 30 조 페이지. 나는 매우 행복 게시 된 네 가지에 해당입니다. http://www.survivor99.com/lcg/english/information/GIT/index.htm, 40 여러 페이지 나는 영어로 기사가 매우 긴 발표했다. 다만 공개 회의 - 짧지 만 제공하기 어려운처럼. 새로운 일들이 이해하기 어려운 부과 될 수 있습니다.
내 문서, 배경은 두 부분으로 구성되어 있습니다 :
섀넌 정보 이론에서 의미 정보의 G 이론 1. 의미 정보 이론은 교수 (Floridi 및 종 Yixin 포함) 다른 사람을 감동;
기존의 베이지안 논리에서 2. 베이지안 추론, 베이지안 추론 (베이지안 추론)의 메인 도전을 예측합니다.
방법은 내 원래 4 채널 매칭 알고리즘을 포함한다 :
소속 함수 - - 간단한 방법을 채널 의미 섀넌 채널, 멀티 태그를 해결하기위한 학습 기능을 일치. 그러나 가장 중요한 응용 프로그램은 경우 설명의 확인을 해결하는 것입니다.
일치하는 2 개의 채널 : 멀티 라벨 분류 해결, 많은 대중적인 방법보다 간단합니다.
3. 상호 정보 분류를 해결, 서로 반복 알고리즘으로 두 채널의 일치를 반복합니다. 가장 큰 상호 정보 분류 또는 추정치를 해결하기위한 특징에 따르면,이 문제를 떠나 고전 섀넌의 정보 이론과 정보 이론이다.
4 개의 채널이 서로 일치의 EM 알고리즘에 기초 이론을 증명하기 위해 또한 혼합 모델을 혼합 모델 해결의 G / R을 해결함으로써 최대 통신 효율이 틀리다.
많은 예는 본원에 제공되며, 부가지지 물질은 또한 이러한 알고리즘 파이썬 3.6 프로그램을 제공한다. 내 자신의 시리즈를 읽기. 방법은 파이썬 프로그래밍을 배우고 저를 강요했다. 다행히, 나는 오래된 프로그래머였다.
기계 학습의 경우, 분류는 매우 실용적에 대한 2,3이며, 가장 어려운 반복의 융합을 증명하기 위해, 특히, 혼합 모델을 해결하는 것입니다. 그러나 대부분의 이론적 의미는 ㄱ *의 새로운 확인을 제공하는 것입니다.
유도는 문제를 오랜. 유도 가설의 절대적으로 올바른 이름이 거부되기 때문에, 유도의 문제의 발전을 위해 전적으로 올바른 가정 아니라고 유도의 문제 - 계산 문제의 확인. 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다 Falsificationism 포퍼. 베이지안 논리 카르납 케언즈의 초기 지지자와 (다양 0과 1 사이)하지만 현대 유도 지지자 신뢰성 또는 지원을 유도 대부분으로 (에서 논리적 확률 또는 조건부 확률의 논리를 표시하기위한 시도의 결정적인 증거 - 여기 http://www.fitelson.org/probability/comp.pdf) 참조 (확인 된 정도를 나타내는) 1 ~ 1 변한다.
-1과 1, 내 ㄱ *의 여부 이상, 확인의 확인 긍정적 인 케이스의 인기의 정도에 따라 인기가 있지만, 다른 확인 사이의 나는 또한 확인은 반례 적은 여부에 따라 달라집니다 - 어떤 포퍼의 반증 호환 아이디어. 당신이 확신하게하기 위해, 우리는 할 필요가있다.
내가 조만간 공식의 제 확인이 대부분의 사람들에 의해 허용되지만, 그 운명은 내 색각 모델처럼 될 수 있다고 생각 (http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=2056&do=blog&id=1160412) .
대학 인 쑤 연구 알고리즘을 촉구 : HTTP : //www.sohu.com/a/312151330_680938
나의 노력이다. 그러나이 문서는 정말 쉽지 않은 국내 저널에 발표했다. 상호 정보에 내 기사가 반복적으로 거부 분류 하였다. 검토 알고 있는지 모르는 섀넌과 이민자 여전히이 문제를 해결할 수 없다! 이 정보 이론 아에 다이아몬드의 왕관해야합니다!
초안 중국어를 참조하십시오 : HTTP : //www.survivor99.com/lcg/CM/Homepage-NewFrame.pdf
의미 정보 이론 및 통계 학습에 대한 자세한 참조하십시오 : HTTP : //www.survivor99.com/lcg/books/GIT/
교환에 오신 것을 환영합니다.