Grover ၏ ကွမ်တမ်ရှာဖွေမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် အညွှန်းရှာဖွေမှုပြဿနာ၏ အညွှန်းကိန်းရှာဖွေမှုပြဿနာကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်လား။
Grover ၏ ကွမ်တမ်ရှာဖွေမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဂန္ထဝင် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အညွှန်းရှာဖွေမှုပြဿနာတွင် ကိန်းဂဏန်းရှာဖွေမှုပြဿနာတွင် ကိန်းဂဏန်းများ အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။ 1996 ခုနှစ်တွင် Lov Grover မှအဆိုပြုခဲ့သော ဤ algorithm သည် O(√N) time complexity တွင် N entries များ ၏ မခွဲမထားသော ဒေတာဘေ့စ်ကို ရှာဖွေနိုင်သည့် ကွမ်တမ် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အကောင်းဆုံး classical algorithm ဖြစ်သည့် brute-force ရှာဖွေမှုသည် O(N) အချိန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, Grover ၏ Quantum Search Algorithm, Grover's Algorithm
PDA သည် palindrome strings များ၏ဘာသာစကားကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသလား။
Pushdown Automata (PDA) သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို လေ့လာရန် သီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံတွင် အသုံးပြုသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ PDA များသည် မတူညီသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို နားလည်ရန် အခြေခံကိရိယာအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏ အခြေအနေတွင် အထူးသက်ဆိုင်ပါသည်။ ယင်းနှင့်ပတ်သက်၍ မေးခွန်းထုတ်စရာရှိ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Pushdown Automata ဖြစ်သည်, PDAs: Pushdown Automata ဖြစ်သည်
Chomsky ၏သဒ္ဒါပုံမှန်ပုံစံသည် အမြဲတမ်းဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။
Chomsky Normal Form (CNF) သည် Noam Chomsky မှ မိတ်ဆက်ထားသော ကွန်ပြူတာ-အခမဲ့ သဒ္ဒါပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာသီအိုရီနှင့် ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အလွန်အသုံးဝင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနှင့် အဆုံးအဖြတ်နိုင်မှုဆိုင်ရာ အခြေအနေတွင်၊ Chomsky ၏သဒ္ဒါပုံမှန်ပုံစံနှင့် ၎င်း၏ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, စကားအထိခိုက်မခံဘာသာစကားများ, Chomsky ပုံမှန်ပုံစံ
OR ကို FSM အဖြစ် ဘယ်လို ကိုယ်စားပြုမလဲ။
Computational Complexity Theory ၏အခြေအနေတွင် ယုတ္တိမဲ့ OR ကို Finite State Machine (FSM) အဖြစ် ကိုယ်စားပြုရန်၊ FSMs ၏ အခြေခံမူများကို နားလည်ရန်နှင့် ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ FSM များသည် ကန့်သတ်အရေအတွက်နှင့် စနစ်များ၏ အပြုအမူကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် စိတ္တဇစက်များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ကနျ့ပြည်နယ်စက်များ, ကနျ့ပြည်နယ်စက်မှနိဒါန်း
ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ဘာသာစကားတစ်ခုကို ဖော်ပြသည့် TM နှစ်ခုရှိလျှင် ညီမျှခြင်းမေးခွန်းသည် အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်သေးပါ။
ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသဘောတရားသည် အခြေခံကျသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဘာသာစကားတစ်ခုသည် ဘာသာစကားနှင့်သက်ဆိုင်သည်ဖြစ်စေ မပါဝင်သည်ဖြစ်စေ ပေးထားသည့်ထည့်သွင်းမှုအတွက် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော Turing machine (TM) ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ ဘာသာစကားတစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းသည် အရေးကြီးသော ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ဆုံးဖြတ်ချက်ချ, Turing စက်၏ညီမျှ
တိပ်၏အစကိုရှာဖွေတွေ့ရှိသောအခါ၊ ညာဘက်သို့ပြောင်းမည့်အစား တိပ်အသစ် T1=$T ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် စတင်နိုင်ပါသလား။
ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနှင့် Turing စက်ပရိုဂရမ်းမင်းနည်းပညာနယ်ပယ်တွင်၊ ညာဘက်သို့ပြောင်းမည့်အစား T1=$T တိပ်အသစ်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိပ်တစ်ခု၏အစကို ကျွန်ုပ်တို့သိရှိနိုင်ပါ့မလားဆိုသည့်မေးခွန်းသည် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ပေးရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Turing စက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Turing စက်တွေ, Turing Machine ပရိုဂရမ်းမင်းနည်းပညာများ
ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာပြဿနာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ ဤပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ကန့်သတ်ချက်များအများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေပြဿနာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများသည် ကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ ရှိပါသည်။ ကြီးမားသောအာရုံကြောပြဿနာများထဲမှတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှ တွက်ချက်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှု၏အခြေအနေတွင် အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာအရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထုထည်ဒေတာမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional neural network ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပုံများကို တစ်သမတ်တည်းအရွယ်အစားသို့ ပြောင်းလဲရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ပုံများကို တစ်သမတ်တည်းအရွယ်အစားသို့ ပြောင်းလဲရန် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသော အကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သိသိသာသာ အရေးပါပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Didactic ကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်သည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများအတွက် အဘယ်ကြောင့် တွက်ချက်မှု စျေးကြီးသနည်း။
Support Vector Machines (SVMs) ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် အချက်များစွာကြောင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးနိုင်သည်။ SVM များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် မတူညီသော အတန်းများကို ပိုင်းခြားထားသော အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် စဉ်ဆက်မပြတ် တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကန့်သတ်ချက်များရှာဖွေခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM သင်တန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်