Source: http://www.cs.unb.ca/~goldfarb/
<
Bine ai venit! |
Diploma Math / CS (Leningrad) Ph.D. în sistemele de proiectare tehnică (Waterloo)
Inductivi Information Systems tel: (506) 455-4323 e-mail: Goldfarb " la " UNB"dot" ca
|
|
Propunere pentru o carte: "refacerea Matematică noastre şi Ştiinţă: Integrarea Mind în Univers"
*****
O descriere generală a fundamental nouă, bazată pe evenimente, formalism de reprezentare ( ETS ), propus de noi :
Acesta este primul şi până în prezent singurul cadru general de oficial pentru modelarea evoluează forme de (obiect şi clasă) reprezentări.
În timp ce toate ştiinţei moderne se bazează pe formalismul care este elaborarea precisă a "continuă", ETS poate fi considerat drept o propunere de elaborare precisă şi generală a "discrete". Mai mult decât atât, şi ceea ce este mai mult, în timp ce în convenţional ştiinţifice modele de sintaxa nu este legată de semantica-şi, prin urmare, de necesitate, nu avem de ales, dar a proiectului pe realitatea structurile lor formale, de exemplu, spaţiul vectorial structura-ETS este formalism primul care a fost proiectat în aşa fel încât şi sintaxa semantica sunt congruente, astfel că structurile formale sunt propuse ar trebui să fie planurile de structurile corespunzătoare în natură.
De asemenea, spre deosebire de modelele ştiinţifice convenţionale, care nu fac nici o ipoteze explicite cu privire la structura de obiecte din natură şi reprezintă obiecte ca "points'-în ETS, obiectele sunt vizualizate şi reprezentate ca procesele ireversibile structurale, şi anume ca (non- liniar, temporală) fluxuri de evenimente interconectate structurate.
Pe partea filosofice, opoziţia dintre "mintea" şi "materie", a fost depăşită, deoarece acum atât "se bazează" pe aceeaşi formă de reprezentare.
Numere naturale-gândiţi la ele ca şiruri de • 's-care au apărut treptat, peste multe milenii, a servit ca baza formularelor omniprezente numeric de a reprezenta informaţii despre obiecte sau evenimente. Toate paradigme ştiinţifice de bază sunt construite pe temelia acestei reprezentare. măsurare, astfel cum a înţeles în mod convenţional, este procesul corespunzător pentru (numerice) de reprezentare a obiectelor, adică este o procedură sau dispozitiv care realizează maparea de la set de obiecte la setul de numere.
În consecinţă, în ştiinţă, a existat doar un singur suport (de exemplu numeric) de reprezentare modelului, iar acesta a servit ca un model universal pentru construirea toate dispozitivele de măsurare cunoscută. Mai mult decât atât, noi, colectiv, nu au avut nici o experienţă cu orice alt tip de dispozitiv de măsurare ! Astfel, atunci când intenţionează trecerea de la procesele de măsurare clasice cu cele structurale, ne confruntăm cu situaţia absolut fără precedent în istoria ştiinţei, cu beneficiile care decurg depasind cu mult dificultăţile.
Atunci cand se analizeaza generalizarea structurale de măsurare clasice, sau reprezentare, teorie, trebuie să ţină cont de faptul că orice "dispozitiv de măsurare" poate fi conceput (şi construite), cu condiţia am identificat care stau la baza structura formală. Acest structură formală-în contrast cu convenţionale matematice, cum ar fi punctul de, vedere de obiecte înrădăcinată în conceptul de set-ar trebui să furnizeze o nouă fundamental, forma structurală, de reprezentare obiect, precum şi evoluţiile asociate cu astfel de structură formală va constitui o nouă matematică, structurale,.
O caracteristică esenţială a reprezentării ETS pe care ne-am propus se referă la observaţia că toate obiectele din natură (inclusiv obiecte mentale) au o istorie de formare. Ne-am dat seama treptat că noţiunea de istorie obiect formative şi a conceptului de reprezentare obiect sunt foarte. similare Astfel, un "adevărat" formalism de reprezentare trebuie să ofere o structură unificată formală pentru captarea unui obiect formativă "istorie": atât istoria, complet (la fel ca în Natura însăşi) sau subiective (aşa cum este percepută de către un agent). Nu este dificil să a se vedea că reprezentarea numerică are această caracteristică, dar numai într-o formă foarte rudimentare: înregistrări numerice reprezentare a procesului de formare a obiectului bazându-se pe extrem de limitate operaţiunea concatenare pentru siruri de caractereîntr-o singură literă alfabetul {} • (deoarece acesta este modul în care un număr natural este construit). O astfel de reprezentare trivial temporal intrinsec nu poate captura nici o istorie non-triviale structurale formative, în care evenimentele corespunzătoare sunt de structura complexa mai mult (decât operaţiunea de concatenare).
În consecinţă, toate convenţionale discrete "reprezentări", cum ar fi siruri de caractere pe un alfabet de dimensiune> 1, copaci, şi grafice -cant fi privit ca reprezentări-obiect adevărat, deoarece nu de captare de istorie formative. De exemplu, istoria de formare a unei string nu face parte din reprezentare string. Astfel, un şir nu este o formă sigură de reprezentare obiect, deoarece are un număr de istorii exponenţială de formare asociate cu generarea sale, creând o problema de calcul de netrecut pentru procesul de învăţare inductivă, care ar trebui să descopere (generativ) clasă de reprezentare.
Revenind la procesul de măsurare, se poate spune că numerele "produc" tuturor proceselor clasice de măsurare ca rezultatele lor, în timp ce procesul de măsurare este generalizat ar trebui să ieşire entităţile non-numerice, pe care o numim struct. Astfel, procesul de măsurare generalizat surprinde temporal, sau informaţionale, structura de obiecte într-un mod inductiv, printr-o interacţiune mult mai dinamic cu mediul.
Sunt convins că treptat, ca dezvoltarea de diverse aplicatii de progreseaza formalismului ETS, noua forma de reprezentare obiect ar trebui să substituie astfel de cele preliminare şi incomplete ca string, copac, grafic, etc
Muhammad Al-Digeil
Lev Goldfarb
Ian Scrimger
Informatică inductive :
• structurale reprezentări (echivalent : -evolutive, sau inductiv-, medii structurate) ;
structurale (inductiv, inteligent) procesele de măsurare
Conexiuni cu: fizica, chimie, biochimie, biologie, Neurobiologie, Neuroscience, ştiinţe cognitive
• limitări fundamentale ale clasic (numerice) reprezentările şi procesele de măsurare
• inductiv de procese de învăţare (naturale si artificiale)
• ETS (teorie şi aplicaţii)
• limitele fundamentale ale modelelor numerice de învăţare
• recunoaşterea formelor / maşină de învăţare
• reprezentarea proteine şi clasificarea
• bazele de date şi inductive de date (inclusiv imagini si web) minerit
• bioinformatica & cheminformatics
• informaţii regăsire
• modele inductive de viziune şi aplicaţiile lor
• recunoaşterea vorbirii şi înţelegere
• modele cognitive bazate pe formalismul ETS
• Pattern Recognition (1991 - 2008) |
A doua mea (actualizat) FQXi eseu "Natura este fundamental distincte, dar formalism noastră de bază nu este", şi a discuţiilor
Primul meu eseu FQXi şi discuţiile "Ce este posibil în fizică depinde de formalism de reprezentare aleasă"
O simplificată ilustrare vizuală a procesului de instanţierea spaţiale de reprezentare ETS de exemplu, Man Bubble de la partea a III-a noastre principale de hârtie (produsă de Reuben Peter-Paul)
Discuţie uşor modificate la MPI, Tübingen, iulie 2007 ( slide-uri PowerPoint : dacă doriţi să vedeţi "ascuns" şi ia act de diapozitive, salvaţi fişierul primul; ultimă opţiune este, de asemenea, mai rapid)
IIT, Ottawa, Vorbi, septembrie 2006 "de prima clasa (ification) orientată spre formalism de reprezentare" ( slide-uri PowerPoint, dacă doriţi să vedeţi "ascuns" şi ia act de diapozitive, salvaţi fişierul primul; ultimă opţiune este, de asemenea, mai rapid)
"Pattern reprezentare şi viitorul model de recunoaştere: un program de acţiune" ICPR 2004 atelier de lucru prin satelit,Cambridge, Regatul Unit, 22 august 2004. Vezi hârtie introductivă pentru acest atelier "formalisme de reprezentare: de ce nu am avut unul" şi vorbesc introductivă
Cornell Biofizica martie 2003 vorbesc "Poate o formală model de unificare biologie?"
Subiect pentru "Păsările de o pană de" discuţie la ISMB 2002 (MSWord versiune)
• Patru lucrări pentru carte ETS
• Dmitri Korkin şi Lev Goldfarb, "rearanjare genomului multiple: o abordare generală, prin intermediul Graficul genomul evolutive" (versiune PDF), ISMB 2002 (de asemenea, să apară într-o ediţie specială a Bioinformatică).
• Lev Goldfarb şi Oleg Golubitsky, "Ce este un proces de măsurare structurale?" ( versiune PDF ), Facultatea de Informatică Iaşi, UNB, Raport tehnic TR01-147, octombrie 2001.
• Lev Goldfarb, Oleg Golubitsky, şi Dmitri Korkin, "Ce este o reprezentare structurală?" ( Versiune PDF ), Facultatea de Informatică Iaşi, UNB, Raport tehnic TR00-137, decembrie 2000.
• Lev Goldfarb, Oleg Golubitsky, şi Dmitri Korkin, "Ce este o reprezentare structurală în chimie: Către un cadru unificat pentru CADD?" ( Versiune PDF ), Facultatea de Informatică Iaşi, UNB, raportul tehnic TR00-138, decembrie 2000.
• Lev Goldfarb şi Jaroslav Hook, "De ce modelele clasice pentru recunoaşterea de model nu sunt modele de recunoasterea formelor", la Conferinta Internationala privind Progrese în Pattern Recognition, ed. Sameer Singh, Springer, pp.405-414, 1998.
• Lev Goldfarb, Sanjay S. Deshpande şi Virendra C. Bhavsar, "teoria inductivi de vizibilitate", Facultatea de Informatică Iaşi ", UNB, raportul tehnic TR96-108, aprilie 1996.
• SanjayS. Deshpande, Lev Goldfarb, şi Virendra C. Bhavsar, "Cooperative celulare sisteme de transformare"
• Lev Goldfarb, John Abela, Virendra C. Bhavsar şi Vithal N. Kamat, "Poate un model de spaţiu vectorial învăţarea bazată pe descoperi generalizare inductivă clasă într-un mediu simbolic?", scrisori Pattern Recognition 16, pp. 719-726, 1995.
• Lev Goldfarb şi Sandeep Nigam, "paradigma învăţării unificat: O fundaţie pentru AI", în V. Honavar şi Uhr L., eds,. Inteligenta Artificiala si Retele neuronale: Paşi spre integrare principiale, Academic Press, Boston, MA, 1994.
• Lev Goldfarb, "Ce este la distanţă şi de ce avem nevoie de modelul metric pentru învăţarea de model?", Pattern Recognition 25, pp. 431-438, 1992.
• Tony YT Chan şi Lev Goldfarb, "Studiu model primitiv", Pattern Recognition 25, pp. 883-889, 1992.
• Lev Goldfarb, "Cu privire la bazele de procese inteligente - I: Un model de evoluţie pentru învăţarea de model", Pattern Recognition 23, pp. 595-616, 1990. (primit un raport anual de Pattern Recognition Award Societate )
• Ian Scrimger (2007) Reprezentarea structurale ale jocului de Go, tezei de masterat
• S. Mohammad Al-Digeil (2005) Spre o ETS Reprezentarea de proteine, tezei de masterat
• Oleg Golubitsky (2004) La Formalizarea modelului Dezvoltarea Sistemului de Transformare, Ph.D. Teză
• Dmitri Korkin (2003) Un nou model pentru Reprezentare şi moleculară Clasificare: abordare oficială pe baza cadrului ETS, Ph.D. Teză
• David Clement (2003) preluare de informare prin intermediul modelului ETS, tezei de masterat
• John M. Abela (2002) ETS de învăţare a limbilor Kernel, Ph.D. Teză
• Jaroslav Hook (1998) sunt artificiale Masini Retele neuronale de învăţare?, tezei de masterat
• Sanjay Deshpande S. (1996) La Învăţătura de Vision, tezei de masterat
• Vithal Kamat N. (1995) de învăţare inductivi cu Sistemul Dezvoltarea Transformare Arbore, Ph.D. Teză
• John M. Abela (1994) Subiecte în sisteme de transformare Dezvoltarea, Teza de masterat
• Sandeep Nigam (1993) Generalizarea modelului Metric Bazat şi Capabilităţi de Generalizarea modelele conexioniste, tezei de masterat
• Wiranto B. Santoso (1992) Algoritmul de învăţare pentru Maşină de învăţare reconfigurabile, Teza de masterat
• Tony YT Chan (1992) de învăţare ca Optimizare, Ph.D. Teză
• Sonya Dewi (1991) Selecţia dinamică de primitive în modelul metrice pentru învăţarea de model, tezei de masterat
• Ahmady Satriawan (1990) O transformare a sistemului de copac pentru Învăţare de model, tezei de masterat