Книга: СТАТИСТИКО-НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ В ПРОСТРАНСТВАХ СПЕКТРОВ КРОССВЕРТОК И АВТОСВЕРТОК ХЭММИНГА

Доверенный сильный искусственный интеллект и доверенный слабый искусственный интеллект отличаются кардинально по затратам ресурсов на их тестирование. При тестировании сильного искусственного интеллекта обычными методами затраты памяти и вычислительных ресурсов оказываются огромны. Классическая статистика активно использует коэффициенты корреляции двух переменных или коэффициенты автокорреляции одной переменной. Нейросетевой статистический анализ применим к данным очень высокой размерности, он строится как некоторое подобие классического низкоразмерного статистического анализа. В этом отношении кроссвертки и автосвертки кодов по Хэммингу являются, в некотором смысле, высокоразмерными аналогами обычных двухмерных коэффициентов корреляции. Издание предназначено для обучающихся, аспирантов, преподавателей, инженеров, занимающихся проблемами применения нейросетевого искусственного интеллекта для решения задач биометрии и иных приложений искусственного интеллекта в защищенном от исследования исполнении.