فهرس المقالات آتاماتاي يادگير

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - يک الگوريتم جديد مبتني بر آتاماتاي يادگير توزيع‌شده توسعه‌يافته براي يادگيري پارامتري شبکه بيزي
  محمدرضا ملاخلیلی میبدی محمدرضا میبدی
  در اين مقاله يک آتاماتاي توزيع‌شده جديد به نام آتاماتاي يادگير توزيع‌شده توسعه‌يافته براي يادگيري توزيع توأم مجموعه‌اي از متغيرهاي تصادفي معرفي خواهد شد. اين شبکه از آتاماتاها در محيط‌هايي که پاسخ محيط به مجموعه‌اي از اقدامات انجام‌شده توسط آتاماتا، مستقل از يکديگر نبود أکثر

  در اين مقاله يک آتاماتاي توزيع‌شده جديد به نام آتاماتاي يادگير توزيع‌شده توسعه‌يافته براي يادگيري توزيع توأم مجموعه‌اي از متغيرهاي تصادفي معرفي خواهد شد. اين شبکه از آتاماتاها در محيط‌هايي که پاسخ محيط به مجموعه‌اي از اقدامات انجام‌شده توسط آتاماتا، مستقل از يکديگر نبوده و نوعي وابستگي شرطي ميان اين پاسخ‌ها حاکم باشد، کاربرد دارد. نشان داده شده که اين آتاماتاي جديد قادر است تخميني از توزيع شرطي اقدام‌ها را فرا بگيرد. در ادامه چارچوبی مبتني بر آتاماتاي يادگير توزيع‌شده جديد پيشنهادي، براي حل مسأله يادگيري برخط پارامترهاي یک شبکه بیزی ارائه شده است. اين چارچوب با داده‌ها و شواهد جديد منطبق شده و عمليات به روز رساني پارامترها را انجام مي‌دهد. با بررسي‌هاي رياضي و آزمايش‌هاي عملي روي شبکه‌هاي نمونه، نشان داده‌ايم که اين مدل جديد قادر است با تخميني با دقت برابر با EM، يادگيري پارامترهاي يک شبکه بيزي را انجام دهد. علاوه بر ويژگي افتراقی‌بودن و يادگيري برخط، اين ساختار جديد با شرايطي که داده‌ها ناکامل باشند نيز سازگار است و به دليل استفاده از روابط يادگيري خطي و مبتني بر آتاماتاي يادگير، سربار محاسباتي کمي نيز دارد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - يک الگوريتم جديد مبتني بر آتاماتاي یادگير توزيع‌شده براي حل مسئله بهینه‌سازی خطی تصادفی روی گروه جایگشت‌ها
  محمدرضا ملاخليلي ميبدي معصومه زجاجی
  در این مقاله ابتدا نوعی از بهینه‌سازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینه‌سازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث می‌شود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جواب‌ها پیچیده است، تشدید شود. یک ا أکثر

  در این مقاله ابتدا نوعی از بهینه‌سازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینه‌سازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث می‌شود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جواب‌ها پیچیده است، تشدید شود. یک الگوریتم مبتنی بر آتاماتای یادگیر توزیع‌شده برای حل مسئله از طریق انجام توأمان جستجو در فضای جواب‌های جایگشت و نمونه‌گیری از مقادیر تصادفی ارائه می‌دهیم. ضمن بررسی ریاضی رفتار الگوریتم جدید پیشنهادی، نشان می‌دهیم که با انتخاب مقادیر مناسب پارامترهای الگوریتم یادگیر، این روش جدید می‌تواند جواب بهینه را با احتمالی به اندازه دلخواه نزدیک به ۱۰۰% و از طریق هدفمندکردن جستجو به کمک آتاماتای یادگیر توزیع‌شده پیدا کند. نتیجه اتخاذ این سیاست، کاهش تعداد نمونه‌گیری‌ها در روش جدید در مقایسه با روش‌های مبتنی بر نمونه‌گیری استاندارد است. در ادامه، مسئله یافتن درخت پوشای کمینه در گراف تصادفی به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی جایگشت تصادفی بررسی گردیده و راه حل ارائه‌شده مبتنی بر آتاماتای یادگیر برای حل آن به کار گرفته شده است. تفاصيل المقالة