Исходный код(Source code) – это любой набор кода с комментариями или без них, написанный с использованием удобочитаемого языка программирования, обычно в виде простого текста. Исходный код программы специально разработан для облегчения работы компьютерных программистов, которые определяют действия, которые должны выполняться компьютером, в основном, путем написания исходного кода. Исходный код часто преобразуется ассемблером или компилятором в двоичный машинный код, который может выполняться компьютером. Затем машинный код может быть сохранен для выполнения в более позднее время.
Исчисление высказываний (также логика высказываний и логика нулевого порядка) (Propositional calculus) – это раздел логики, который имеет дело с высказываниями (которые могут быть истинными или ложными) и потоком аргументов. Сложные предложения образуются путем соединения предложений логическими связками. Предложения без логических связок называются атомарными предложениями. В отличие от логики первого порядка, логика высказываний не имеет дело с нелогическими объектами, предикатами о них или кванторами. Однако весь механизм пропозициональной логики включен в логику первого порядка и логику высшего порядка. В этом смысле логика высказываний является основой логики первого порядка и логики высшего порядка.
Исчисление соединений регионов (Region connection calculus RCC) – это действие предназначено для качественного пространственного представления и рассуждений. RCC абстрактно описывает регионы (в евклидовом пространстве или в топологическом пространстве) их возможными отношениями друг к другу. RCC8 состоит из 8 основных отношений, которые возможны между двумя регионами.
Итерация (Iteration) – это обновление весов после анализа пакета входных записей, которое представляет собой одну итерацию обновления параметров модели нейронной сети.
Калибровочный слой (Calibration layer) – это корректировка после прогнозирования, обычно для учета смещения прогноза. Скорректированные прогнозы и вероятности должны соответствовать распределению наблюдаемого набора меток.
Канонические форматы(Canonical Formats) в информационных технологиях канонизация – это процесс приведения чего-либо в соответствие с некоторой спецификацией… и в утвержденном формате. Канонизация иногда может означать создание канонических данных из неканонических данных. Канонические форматы широко поддерживаются и считаются оптимальными для долгосрочного хранения.
Капсульная нейронная сеть (Capsule neural network) – это архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений. Главными преимуществами данной архитектуры является существенное снижение размеров необходимой для обучения выборки, а также повышение точности распознавания и устойчивость к атакам типа «белый ящик». Ключевым нововведением капсульных нейросетей является наличие так называемых капсул – элементов, являющихся промежуточными единицами между нейронами и слоями, которые представляют собой группы виртуальных нейронов, отслеживающих не только отдельные детали изображения, но и их расположение друг относительно друга. Данная архитектура была задумана Джеффри Хинтоном в 1979 году, сформулирована в 2011 году и опубликована в двух статьях в октябре 2017 года.
Категориальные данные (Categorical data) – это данные, качественно характеризующие исследуемый процесс или объект, не имеющие количественного выражения. В них каждая единица наблюдения назначается определенной группе или номинальной категории на основе некоторого качественного свойства.
