గ్రోవర్ యొక్క క్వాంటం సెర్చ్ అల్గోరిథం ఇండెక్స్ శోధన సమస్య యొక్క ఘాతాంక వేగాన్ని పరిచయం చేస్తుందా?
గ్రోవర్ యొక్క క్వాంటం సెర్చ్ అల్గోరిథం నిజానికి క్లాసికల్ అల్గారిథమ్లతో పోల్చినప్పుడు ఇండెక్స్ శోధన సమస్యలో ఘాతాంక స్పీడప్ను పరిచయం చేస్తుంది. 1996లో లవ్ గ్రోవర్ ప్రతిపాదించిన ఈ అల్గారిథమ్, O(√N) సమయ సంక్లిష్టతలో N ఎంట్రీల యొక్క క్రమబద్ధీకరించని డేటాబేస్ను శోధించగల క్వాంటం అల్గారిథమ్, అయితే అత్యుత్తమ క్లాసికల్ అల్గారిథమ్, బ్రూట్-ఫోర్స్ శోధనకు O(N) సమయం అవసరం.
- ప్రచురింపబడి క్వాంటం సమాచారం, EITC/QI/QIF క్వాంటం ఇన్ఫర్మేషన్ ఫండమెంటల్స్, గ్రోవర్ యొక్క క్వాంటం శోధన అల్గోరిథం, గ్రోవర్ యొక్క అల్గోరిథం
PDA పాలిండ్రోమ్ స్ట్రింగ్ల భాషను గుర్తించగలదా?
పుష్డౌన్ ఆటోమాటా (PDA) అనేది గణన యొక్క వివిధ అంశాలను అధ్యయనం చేయడానికి సైద్ధాంతిక కంప్యూటర్ సైన్స్లో ఉపయోగించే గణన నమూనా. గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం సందర్భంలో PDAలు ప్రత్యేకించి సంబంధితంగా ఉంటాయి, ఇక్కడ అవి వివిధ రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అవసరమైన గణన వనరులను అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక ప్రాథమిక సాధనంగా పనిచేస్తాయి. అనే ప్రశ్న దీనికి సంబంధించింది
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, పుష్డౌన్ ఆటోమాటా, PDA లు: పుష్డౌన్ ఆటోమాటా
చోమ్స్కీ వ్యాకరణం సాధారణ రూపం ఎల్లప్పుడూ నిర్ణయించదగినదేనా?
చోమ్స్కీ నార్మల్ ఫారమ్ (CNF) అనేది నోమ్ చోమ్స్కీచే పరిచయం చేయబడిన సందర్భ-రహిత వ్యాకరణాల యొక్క నిర్దిష్ట రూపం, ఇది గణన సిద్ధాంతం మరియు భాషా ప్రాసెసింగ్లోని వివిధ రంగాలలో అత్యంత ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని నిరూపించబడింది. గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం మరియు నిర్ణయాత్మకత సందర్భంలో, చోమ్స్కీ యొక్క వ్యాకరణ సాధారణ రూపం మరియు దాని సంబంధం యొక్క చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, సందర్భం సున్నితమైన భాషలు, చోమ్స్కీ సాధారణ రూపం
ORని FSMగా ఎలా సూచించాలి?
కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ సందర్భంలో లాజికల్ లేదా ఫినిట్ స్టేట్ మెషిన్ (FSM)గా సూచించడానికి, మేము FSMల యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలను మరియు సంక్లిష్ట గణన ప్రక్రియలను మోడల్ చేయడానికి వాటిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవాలి. FSMలు పరిమిత సంఖ్యలో రాష్ట్రాలు మరియు వ్యవస్థల ప్రవర్తనను వివరించడానికి ఉపయోగించే వియుక్త యంత్రాలు
నిర్ణయాత్మక భాషను వివరించే రెండు TMలు మనకు ఉంటే, సమానత్వ ప్రశ్న ఇప్పటికీ నిర్ణయించలేనిదేనా?
గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంత రంగంలో, డిసిడబిలిటీ అనే భావన ప్రాథమిక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఏదైనా ఇచ్చిన ఇన్పుట్ కోసం, అది భాషకు చెందినదా కాదా అని నిర్ణయించగల ట్యూరింగ్ మెషిన్ (TM) ఉనికిలో ఉన్నట్లయితే ఒక భాష నిర్ణయించదగినదిగా చెప్పబడుతుంది. భాష యొక్క నిర్ణయాధికారం కీలకమైన ఆస్తి
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, నిర్ణయాత్మకత, ట్యూరింగ్ యంత్రాల సమానత్వం
టేప్ ప్రారంభాన్ని గుర్తించే సందర్భంలో, కుడివైపుకి మార్చడానికి బదులుగా కొత్త టేప్ T1=$Tని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రారంభించవచ్చా?
కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ మరియు ట్యూరింగ్ మెషిన్ ప్రోగ్రామింగ్ టెక్నిక్ల రంగంలో, కుడివైపుకి మార్చడానికి బదులుగా కొత్త టేప్ T1=$Tని ఉపయోగించడం ద్వారా టేప్ ప్రారంభాన్ని గుర్తించగలమా అనే ప్రశ్న ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది. సమగ్ర వివరణను అందించడానికి, మేము ట్యూరింగ్ యంత్రాల యొక్క ప్రాథమికాలను లోతుగా పరిశోధించాలి.
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, ట్యూరింగ్ యంత్రాలు, ట్యూరింగ్ మెషిన్ ప్రోగ్రామింగ్ పద్ధతులు
పెద్ద సంఖ్యలో పారామితులను కలిగి ఉన్న న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో ఉత్పన్నమయ్యే కొన్ని సంభావ్య సమస్యలు ఏమిటి మరియు ఈ సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించవచ్చు?
లోతైన అభ్యాస రంగంలో, పెద్ద సంఖ్యలో పారామితులతో ఉన్న న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అనేక సంభావ్య సమస్యలను కలిగిస్తాయి. ఈ సమస్యలు నెట్వర్క్ శిక్షణ ప్రక్రియ, సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలు మరియు గణన అవసరాలను ప్రభావితం చేయవచ్చు. అయితే, ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు విధానాలు ఉపయోగించబడతాయి. పెద్ద నాడీ సంబంధిత సమస్యలలో ఒకటి
ప్రతి భాగం లోపల స్లైస్లను సగటున అంచనా వేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ మరియు డేటా పునఃపరిమాణం సందర్భంలో ప్రతి భాగం లోపల స్లైస్ల సగటు ఉద్దేశ్యం వాల్యూమెట్రిక్ డేటా నుండి అర్ధవంతమైన లక్షణాలను సంగ్రహించడం మరియు మోడల్ యొక్క గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడం. పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడంలో ఈ ప్రక్రియ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, డేటాను పున izing పరిమాణం చేస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్తో పని చేస్తున్నప్పుడు చిత్రాలను స్థిరమైన పరిమాణానికి మార్చడం ఎందుకు ముఖ్యం?
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్తో పని చేస్తున్నప్పుడు, చిత్రాలను స్థిరమైన పరిమాణానికి మార్చడం చాలా కీలకం. మోడల్ పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నేరుగా ప్రభావితం చేసే అనేక కారణాల వల్ల ఈ ప్రక్రియ గణనీయమైన ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. ఈ సమగ్ర వివరణలో, మేము ఉపదేశాన్ని పరిశీలిస్తాము
పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం శిక్షణ ప్రక్రియ ఎందుకు గణనపరంగా ఖరీదైనదిగా మారుతుంది?
సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్ (SVMలు)లో శిక్షణ ప్రక్రియ అనేక కారణాల వల్ల పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం గణనపరంగా ఖరీదైనది కావచ్చు. SVMలు వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనుల కోసం ఉపయోగించే ఒక ప్రసిద్ధ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం. వివిధ తరగతులను వేరు చేసే లేదా నిరంతర విలువలను అంచనా వేసే సరైన హైపర్ప్లేన్ను కనుగొనడం ద్వారా అవి పని చేస్తాయి. శిక్షణ ప్రక్రియలో పారామితులను కనుగొనడం ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం, SVM శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష