Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Александр Юрьевич Чесалов
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - Александр Юрьевич Чесалов страница 22

СКАЧАТЬ технологий. В фокусе развертывания Платформы находится гражданин в условиях новой цифровой реальности. Государство должно создать условия, которые помогут человеку раскрыть свои способности, и сформировать комфортную и безопасную среду для его жизни и реализации потенциала, а также для создания и внедрения инновационных технологий223,224.

      Градиент (Gradient) – это вектор, своим направлением указывающий направление наибольшего возрастания некоторой скалярной величины (значение которой меняется от одной точки пространства к другой, образуя скалярное поле), а по величине (модулю) равный скорости роста этой величины в этом направлении225.

      Градиентная обрезка (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели226.

      Градиентный спуск (Gradient descent) – это метод минимизации потерь путем вычисления градиентов потерь по отношению к параметрам модели на основе обучающих данных. Градиентный спуск итеративно корректирует параметры, постепенно находя наилучшую комбинацию весов и смещения для минимизации потерь227.

      Граница решения (Decision boundary) – это разделитель между классами, изученными моделью в задачах классификации двоичного класса или нескольких классов228.

      Граница решения или поверхность решения (в статистико-классификационной задаче с двумя классами) (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения как принадлежащие одному классу, а все точки на другой стороне как принадлежащие другому классу.

      Граф (Graph) – это таблица, составленная из данных (тензоров) и математических операций. TensorFlow – это библиотека для численных расчетов, в которой данные проходят через граф. Данные в TensorFlow представлены n-мерными массивами – тензорами229.

      Граф (абстрактный тип данных) (Graph) – в информатике граф – это абстрактный тип данных, который предназначен для реализации концепций неориентированного графа и ориентированного графа из математики; в частности, область теории графов230.

      Граф (с точки зрения компьютерных наук и дискретной математики) (Graph) – это абстрактный способ представления типов отношений, например дорог, соединяющих города, и других видов сетей. Графы состоят из рёбер и вершин. Вершина – это точка на графе, а ребро – это то, что соединяет две точки на графе231.

      Графический кластер (Graphics Processing Cluster, GPC) – это доминирующий высокоуровневый блок, включающий все ключевые графические составляющие232.

      Графический СКАЧАТЬ

<p>223</p>

Государство-как-Платформа [Электронный ресурс] https://www.csr.ru URL: https://www.csr.ru/upload/iblock/313/3132b2de9ccef0db1eecd56071b98f5f.pdf (дата обращения: 28.03.2023)

<p>224</p>

Государство-как-Платформа [Электронный ресурс] https://cdto.wiki URL: https://cdto.wiki/Ссылки:Государство_как_платформа (дата обращения: 28.03.2023)

<p>225</p>

Gradient [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#gradient (дата обращения: 28.03.2023)

<p>226</p>

Gradient clipping [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#gradient-clipping (дата обращения: 28.03.2023)

<p>227</p>

Gradient descent [Электронный ресурс] https://medium.com URL: https://medium.com/@rndayala/gradient-descent-algorithm-2553ccc79750 (дата обращения 14.03.2022)

<p>228</p>

Decision boundary [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#decision-boundary (дата обращения: 28.03.2023)

<p>229</p>

Graph [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#graph (дата обращения: 28.03.2023)

<p>230</p>

Graph (abstract data type) [Электронный ресурс] www.semanticscholar.org URL: https://www.semanticscholar.org/topic/Graph-(discrete-mathematics)/23410 (дата обращения 28.01.2022)

<p>231</p>

Graph (discrete mathematics) [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_(discrete_mathematics) (дата обращения: 28.03.2023)

<p>232</p>

Графический кластер (GPC) [Электронный ресурс] https://habr.com URL: https://habr.com/ru/company/pixonic/blog/520136/ (дата обращения: 28.03.2023)