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문서 제목 일치
- [[수학]] 또는 [[컴퓨터 과학]]에서 '''튜링 기계'''({{llang|en|Turing machine}})는 긴 테이프에 쓰여있는 여러 가지 기호들을 일정한 규칙에 따라 바꾸는 기계이다 이 장치에 영어 단어인 automatic의 a를 따서 "a-기계"라는 이름을 붙였다. 이 기계가 바로 나중에 창시자인 앨런 튜링의 이름을 따서 튜링 기계라 불리게 되었다. ...45 KB (3,217 단어) - 2025년 2월 14일 (금) 09:05
- '''애트우드 기계'''({{lang|en|Atwood machine}})는 1784년에 [[조지 애트우드]]가 등가속도 운동에서 [[뉴턴의 운동 법칙]] * [[흔들리는 애트우드 기계]] ...6 KB (472 단어) - 2025년 3월 14일 (금) 06:49
- '''비결정론적 튜링 기계'''(nondeterministic Turing machine, '''NTM''')는 [[튜링 기계]]에서 특정 상태에서 움직일 수 있는 상태의 개수가 하나로 정해져 있지 않은 경우를 말한다. 이것은 [[비결정론적 유한 오토마타]]와 [[전산학]]에서, 일반적인 (결정론적) [[튜링 기계]] (deterministic Turing machine, 줄여서 DTM)는 현재 상태에서 다음 상태로 천이(遷移)할 때 다음 상태가 ...3 KB (107 단어) - 2024년 5월 8일 (수) 17:45
- ...한 오토마타 finite automata)는 컴퓨터 프로그램과 전자 논리 회로를 설계하는 데에 쓰이는 수학적 모델이다. 간단히 '상태 기계'라고 부르기도 한다. 유한 상태 기계는 유한한 개수의 상태를 가질 수 있는 [[오토마타 이론|오토마타]], 즉 [[추상 기계]]라고 할 수 있다. 이러한 기계는 한 번에 오로지 하나의 상태만을 가지게 되며, [[현재 상태]](Current State)란 임의의 ...76 KB (2,217 단어) - 2024년 5월 2일 (목) 09:52
- '''교대 튜링 기계'''(Alternating Turing machine, '''ATM''')는 [[비결정론적 튜링 기계]]에 몇가지 조건이 추가된 기계이다. * [[확률적 튜링 기계]] ...2 KB (186 단어) - 2024년 5월 7일 (화) 14:39
- {{기계 학습}} * {{Section link|변환기 (기계 학습)|Scaled dot-product attention}} ...15 KB (1,128 단어) - 2023년 3월 28일 (화) 06:28
- ...0<nowiki>|</nowiki>1)<sup>3</sup>]]을 인지하는 NFA.<br>같은 언어를 인지하는 [[결정론적 유한 상태 기계|DFA]]는 적어도 16개의 상태가 필요하다.]] [[오토마타 이론]]에서, 어떤 [[유한 상태 기계]]가 [[결정론적 유한 상태 기계]](DFA)라는 것은 다음을 뜻한다. ...14 KB (840 단어) - 2024년 6월 2일 (일) 23:21
문서 내용 일치
- '''비결정론적 튜링 기계'''(nondeterministic Turing machine, '''NTM''')는 [[튜링 기계]]에서 특정 상태에서 움직일 수 있는 상태의 개수가 하나로 정해져 있지 않은 경우를 말한다. 이것은 [[비결정론적 유한 오토마타]]와 [[전산학]]에서, 일반적인 (결정론적) [[튜링 기계]] (deterministic Turing machine, 줄여서 DTM)는 현재 상태에서 다음 상태로 천이(遷移)할 때 다음 상태가 ...3 KB (107 단어) - 2024년 5월 8일 (수) 17:45
- {{기계 학습}} ...gging}})은 '''bootstrap aggregating'''의 줄임말로 [[통계적 분류]]와 [[회귀 분석]]에서 사용되는 [[기계 학습]] 알고리즘의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 고안된 일종의 [[앙상블 학습법]]의 [[메타 알고리즘]]이다. 또한 배깅은 [[ ...3 KB (154 단어) - 2024년 5월 16일 (목) 07:55
- ...ckmeyer}})가 처음 정의하였다. 이 복잡도 종류는 [[PP (복잡도)|PP]] [[신탁 기계]]에 접근하는 다항 시간 [[튜링 기계]]를 써서 판정할 수 있는 문제인 '''P<sup>PP</sup>'''에 속한다. [[토다 정리]]에 따르면 '''P<sup>#P</s ...2 KB (99 단어) - 2022년 3월 5일 (토) 06:30
- {{기계 학습}} ...ang|en|supervised learning}})은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 [[기계 학습]](Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 ...3 KB (136 단어) - 2023년 1월 21일 (토) 05:33
- '''교대 튜링 기계'''(Alternating Turing machine, '''ATM''')는 [[비결정론적 튜링 기계]]에 몇가지 조건이 추가된 기계이다. * [[확률적 튜링 기계]] ...2 KB (186 단어) - 2024년 5월 7일 (화) 14:39
- .../9d2682367c3935defcb1f9e247a97c0d-Abstract.html}}</ref> 또는 '''가능성의 동등성'''은 기계 학습의 [[공정성]]을 측정하는 척도이다. 보호된 그룹과 보호되지 않은 그룹의 대상이 다음 공식을 충족하여 참양성률과 위양성률이 동일한 [[분류:기계 학습]] ...2 KB (156 단어) - 2024년 4월 17일 (수) 02:52
- '''연관 규칙 학습법'''은 큰 데이터베이스에서 변수들 간의 흥미로운 관계를 발견하기 위한 규칙 기반 [[기계 학습]] 방법이다. 관심의 정도를 사용하여 데이터베이스에서 발견된 강력한 규칙을 구별하기 위한 것이다. 다양한 항목들과 주어진 모든 거 그럼에도 불구하고 연관 규칙 학습법은 데이터 상호 연결에서 행동을 예측하기 위한 훌륭한 시스템이다. 이점은 연관 규칙 학습법을 기계 학습 방법을 구현할 때 데이터의 패턴 분류나 발견을 위한 주목할 만한 기술로 만든다. ...3 KB (65 단어) - 2022년 3월 8일 (화) 02:07
- ...링 접근법들이 설계되고 있는데, 예를 들면 [[마르코프 확률 과정|마르코프 추정]]을 적용하거나 [[순환 신경망]] 또는 [[변환기 (기계 학습)|변환기]] 등의 신경 아키텍처를 사용하는 것을 들 수 있다. * [[변환기 (기계 학습)]] ...2 KB (119 단어) - 2025년 2월 17일 (월) 02:37
- * [[층 (기계 학습)]] ...982 바이트 (40 단어) - 2024년 6월 3일 (월) 13:52
- ...ath>에서 <math>\alpha \neq \epsilon</math>). 이들은 모든 종류의 형식 문법을 포함한다. 이는 [[튜링 기계]]가 인식가능한 모든 언어를 생성하는데, 이를 [[재귀 열거 언어|재귀적 열거 가능 언어]](recursively enumerable 이로부터 모든 [[정규 언어]]를 기술할 수 있으며, [[정규 표현식]]과 등가이기에 [[유한 상태 기계]]가 인식할 수 있다. ...5 KB (316 단어) - 2024년 5월 5일 (일) 04:54
- [[계산 복잡도 이론]]에서 '''PSPACE'''는 [[결정론적 튜링 기계]]나 [[비결정론적 튜링 기계]]가 시간은 얼마든지 쓸 수 있고, 공간은 다항 공간만 써서 풀 수 있는 [[판정 문제]]들의 집합이다. [[사비치 정리]]에 따르면 '''PSPACE'''를 [[교대 튜링 기계]]가 다항 시간에 판정할 수 있는 문제의 집합으로 정의하기도 한다. '''APTIME''' 아니면 그냥 '''AP'''라고도 한다. ...4 KB (150 단어) - 2023년 12월 19일 (화) 16:34
- ...어하는지에 영향을 받지 않는다. 그 방법에는 CRCW, CREW, EREW 등이 있다. 이러한 모델에 대한 설명은 [[병렬 임의 접근 기계|PRAM]]을 참고하라. 이와 비슷하게, <math>\mathbf{NC}^i</math>는 [[교대 튜링 기계]]가 <math>O(\log n)</math> 공간을 쓰고 <math>\log ^{O(1)} n</math>만큼 교대를 해서 풀 수 있 ...4 KB (199 단어) - 2023년 12월 19일 (화) 17:53
- [[계산 복잡도 이론]]에서 [[복잡도 종류]] '''EXPTIME'''('''EXP'''라고도 한다)은 [[결정론적 튜링 기계]]가 [[대문자 O 표기법|<math>{\color{Blue}O}(2^{p(n)})</math>]]시간에 풀 수 있는 모든 [[판정 문 ...면 EXPTIME = [[NEXPTIME]]이 성립한다는 사실도 알려져 있다. NEXPTIME은 [[비결정론적 튜링 기계]]가 지수 시간에 풀 수 있는 문제의 집합이다.<ref>{{서적 인용|저자 = [[크리스토스 파파디미트리우]] | 연도 = 1994 | ...5 KB (224 단어) - 2023년 12월 19일 (화) 16:47
- # 재귀 열거 언어는 언어의 모든 옳은 문자열을 세는 [[튜링 기계]] (또는 다른 계산 가능 함수)가 존재하는 형식언어이다. 주목할 것은 만약 언어가 [[무한]]하다면 제공된 가산알고리듬을 고를 수 있 ...언어는 어떤 언어의 [[문자열]]이 입력으로 주어질때 서고 승인하지만 언어에 속하지 않은 문자열이 주어질때 정지하고 거절하는 [[튜링 기계]] (또는 다른 계산 가능 함수)이 존재하는 형식언어이다. 튜링머신이 정지하는 필요한 모든 경우에 이것을 [[재귀 언어]]와 대조한다. ...3 KB (60 단어) - 2023년 3월 11일 (토) 14:02
- * 특정한 [[오토마톤]]이 받아들이는 문자열. 오토마톤에는 [[튜링 기계]], [[유한 상태 기계]] 등이 있다. ...3 KB (122 단어) - 2024년 7월 17일 (수) 06:44
- * [[복잡도이론]]에서 [[P (복잡도)|P]]는 [[결정론적 튜링 기계]]로 [[다항시간]]에 풀 수 있는 [[계산복잡도]] 집합을 나타낸다. ...1 KB (36 단어) - 2020년 9월 9일 (수) 03:00
- '''힌지 손실'''(Hinge loss)은 [[기계 학습]]에서 [[통계적 분류|분류기]]를 훈련하는 데 사용되는 [[손실 함수]]이다. 힌지 손실은 "최대 마진" 분류에 사용되며, 특히 ...1 KB (76 단어) - 2024년 4월 14일 (일) 04:34
- ...은 NP-완전 문제인 [[충족 가능성 문제]]를 정지 문제로 환산하는 것으로 보일 수 있다. 이때 정지 문제의 입력으로 받는 [[튜링 기계]]는 입력으로 받은 식에 대해서 식을 만족하는 진리값을 발견할 때에만 멈추고 그렇지 않으면 무한 루프에 빠지도록 설계하면 된다. 또한 이 정의에서 어떤 문제 L이 NP-난해라는 것은 L에 대한 신탁을 주는 [[신탁 기계]]를 사용하여 NP에 속하는 모든 판정 문제 <math>L' \in \mathbf{N}</math>를 다항 시간 안에 풀 수 있다는 의 ...3 KB (78 단어) - 2024년 6월 2일 (일) 22:58
- ...n_seq=13499&mn_id=96 |url-status= }}</ref></small>)는 시스템을 움직이거나 제어하는 데 쓰이는 기계 장치이다. 다시 말해 전기나 유압, 압축 공기 등을 이용하는 원동 구동장치를 두루 일컫는 용어이다. 일반적으로 전류, [[작동유]]압, ...2 KB (122 단어) - 2024년 5월 3일 (금) 16:22
- ...는 것을 목표로 한다. '''선형 분류'''에서는 주어진 속성의 [[선형결합]]을 바탕으로 분류를 수행한다. 개체의 속성은 [[피처 (기계 학습)|피처 값]]이라고 부르기도 하는데, 보통 [[피쳐 벡터]]라는 벡터 형태로 제공한다. ...3 KB (105 단어) - 2022년 2월 27일 (일) 18:50