Mnoharozměrná pravděpodobnostní rozdělení: Struktura a učení – Vladislav Bína
Vladislav Bína
Disertační práce
Mnoharozměrná pravděpodobnostní rozdělení: Struktura a učení
Multidimensional Probability Distributions: Structure and Learning
Anotace:
Dizertační práce se zabývá reprezentací diskrétních mnohorozměrných pravděpodobnostních rozdělení s využitím aparátu kompozicionálních modelů a zaměřuje se na teoretické pozadí a strukturu prostoru modelů, ve kterém se odehrává strukturální učení. Práce akcentuje zejména podtřídu rozložitelných modelů. Na základě teoretických výsledků jsou pak navrženy základní techniky strukturálního učení a je provedeno …víceAbstract:
The thesis considers a representation of a discrete multidimensional probability distribution using an apparatus of compositional models, and focuses on the theoretical background and structure of search space for structure learning algorithms in the framework of such models and particularly focuses on the subclass of decomposable models. Based on the theoretical results, proposals of basic learning …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2010
Identifikátor:
http://www.vse.cz/vskp/eid/29120
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 23. 9. 2011
- Vedoucí: Radim Jiroušek
- Oponent: Marta Vomlelová, Hana Řezanková
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/29120
Vysoká škola ekonomická v Praze
Doktorský studijní program / obor:
Ekonomika a management / Management
Práce na příbuzné téma
-
Smart Grid Energy Forecasting: Enhancing Forecast Performance through Federated and Split Learning
Marwan Moustafa Mohamed AHMED -
Sino-Soviet Split in the selected Czechoslovak media
Richard Janák