Данные Dubline Core

DC.Title:
Методы Монте-Карло по схеме марковских цепей для обучения факторизационных машин
DC.Title.Alternative
DC.Creator

Маслова Арина Олеговна

DC.Subject
22.17
DC.Subject.keyword

математическая статистика, машинное обучение, байесовский подход, интеллектуальные информационные системы, факторизационные машины, распределение Пойа-Гамма, схема Гиббса

DC.Description.abstract

В работе предложен подход для обучения факторизационных машин с логистической функцией активации на основе специального варианта схемы Гиббса с дополнительными переменными, имеющими распределение Пойа-Гамма. Были проведены численные эксперименты на синтетических и реальных данных, иллюстрирующие качество предложенного подхода. Результаты численных экспериментов дают основание полагать, что разработанный метод может быть использован для практических задач машинного обучения, в том числе для рекомендательных систем.

DC.Description.tableOfContents
DC.Publisher.CorporateName
DC.Publisher.CorporateName.Address
DC.Contributor
DC.Type
Text.Article
DC.Format
PDF
DC.Identifier
http://elibrary.petrsu.ru/books/65592
DC.Source
http://elibrary.petrsu.ru/books/65592
DC.Language
Русский
DC.Coverage

DC.Rights