Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (3) | Реферативна база даних (30) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Рачковский Д$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 15 Представлено документи з 1 до 15 |
|||
| 1. | 
Гриценко В. И. Нейросетевые распределенные представления для интеллектуальных информационных технологий и моделирования мышления [Електронний ресурс] / В. И. Гриценко, Д. А. Рачковский, А. Д. Гольцев, В. В. Лукович, И. С. Мисуно, Е. Г. Ревунова, С. В. Слипченко, А. М. Соколов, С. А. Талаев // Кибернетика и вычислительная техника. - 2013. - Вып. 173. - С. 7-24. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Kivt_2013_173_4 | ||
| 2. |
Касаткина Л. М. Реализация идей академика Н. М. Амосова в нейросетевых информационных технологиях [Електронний ресурс] / Л. М. Касаткина, А. М. Касаткин, А. Д. Гольцев, Д. А. Рачковский // Кибернетика и вычислительная техника. - 2013. - Вып. 174. - С. 18-29. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Kivt_2013_174_4 | ||
| 3. | 
Рачковский Д. А. Рандомизированные проекционные методы формирования бинарных разреженных векторных представлений [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский, И. С. Мисуно, С. В. Слипченко // Кибернетика и системный анализ. - 2012. - Т. 48, № 1. - С. 175-187. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2012_48_1_17 We investigate the properties of randomized binary vector representations with adjustable sparseness formed from the input vectors by projecting them using a random matrix with ternary elements {-1, 0, +1}. We analyze the accuracy of estimating the measures of similarity-difference of the source vectors having a floating-point format by the output binary vectors. Those vector representations can be used for an efficient processing of large volumes of input multidimensional vectors in applications related to search, classification, associative memory, etc. | ||
| 4. |
Рачковский Д. А. Рандомизированный метод решения дискретных некорректных задач [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский, Е. Г. Ревунова // Кибернетика и системный анализ. - 2012. - Т. 48, № 4. - С. 163-181. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2012_48_4_18 An approach is proposed to the stable solution of discrete ill-posed problems, based on a combination of random projection of the initial ill-conditioned matrix with ill-defined numerical rank and pseudo-inversion of the resultant matrix. To select the dimension of the projection matrix, we propose to use selection criteria for the model and regularization parameter. The results of experimental studies on the well-known examples of discrete ill-posed problems are given. The solution error is close to the Tikhonov regularization error; however, reducing the matrix dimension due to the projection reduces the computational costs, especially at high noise levels. | ||
| 5. |
Рачковский Д. А. Формирование отражающих сходство бинарных векторов с использованием случайных бинарных проекций [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2015. - Т. 51, № 2. - С. 175-187. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2015_51_2_16 Предложено преобразование входных вещественных векторов в выходные бинарные векторы путем проецирования бинарной случайной матрицей с элементами {0, 1} и порогового преобразования. Исследована скорость сходимости распределения компонентов векторов до бинаризации к гауссовому, а также ошибка оценки угла между входными векторами по бинаризованным выходным векторам. Показано, что при выборе параметров проецирования, для которых достигается близость распределения к гауссовому, экспериментальная и аналитическая ошибки близки. | ||
| 6. |
Рачковский Д. А. Оценка сходства векторов по их рандомизированным бинарным проекциям [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2015. - Т. 51, № 5. - С. 157-168. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2015_51_5_18 Исследована оценка угла, скалярного произведения и евклидова расстояния вещественных векторов по бинарным векторам с регулируемой разреженностью. Преобразование проведено проецированием с применением бинарной случайной матрицы с элементами {0,1} и выходного порогового преобразования. Дан сравнительный анализ ошибки оценки мер сходства входных векторов по ряду мер сходства выходных бинарных векторов на основе скалярного произведения. | ||
| 7. |
Рачковский Д. А. Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2016. - Т. 52, № 6. - С. 156-180. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2016_52_6_18 Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства данных по формируемым вещественным векторам малой размерности. Приведены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерности с различными расстояниями (евклидовым, манхэттеновым, статистическими и др.) и сходствами (скалярным произведением и др.). Обсуждены и векторные представления невекторных данных. Получаемые векторы можно также применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др. | ||
| 8. |
Рачковский Д. А. Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2017. - Т. 53, № 1. - С. 160-183. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2017_53_1_15 Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства исходных данных по векторным представлениям с бинарными или целочисленными компонентами, полученным из исходных данных, которые являются в основном векторами большой размерности с различными мерами расстояния (угловое, евклидово и др.) и сходства (косинус угла, скалярное произведение и др.). Обсуждены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование с последующим квантованием, а также сэмплирование. Полученные векторы можно применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др. | ||
| 9. |
Рачковский Д. А. Основанные на расстояниях индексные структуры для быстрого поиска по сходству [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2017. - Т. 53, № 4. - С. 165-192. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2017_53_4_17 Рассмотрен класс таких индексных структур для быстрого поиска по сходству, при конструировании и применении которых используется только информация о значениях или ранге некоторых расстояний/сходств между объектами. Обсужден поиск как по метрическим расстояниям (для последних выполняется неравенство треугольника и другие метрические аксиомы), так и по неметрическим. Приведены структуры, которые возвращают объекты базы, являющиеся точным ответом на поисковый запрос, а также структуры для приближенного поиска по сходству (они не гарантируют точность, но обычно возвращают близкие к точным результаты и работают быстрее структур для точного поиска). Изложены общие принципы конструирования и применения некоторых индексных структур, а также рассмотрены идеи, лежащие в основе конкретных алгоритмов, как известных, так и предложенных в последнее время. | ||
| 10. |
Рачковский Д. А. Индексные структуры для быстрого поиска по сходству бинарных векторов [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2017. - Т. 53, № 5. - С. 167-192. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2017_53_5_18 Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных бинарными векторами (с компонентами 0 или 1). Рассмотрены структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию Хэмминга и другим мерам сходства. Приведены, главным образом, индексные структуры на основе хэш-таблиц, сохраняющего сходство хэширования, а также древовидных структур, графов соседства и нейросетевой распределенной автоассоциативной памяти. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены индексные структуры на основе локально-чувствительного хэширования и их модификации. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Обсуждена их взаимосвязь и некоторые теоретические аспекты.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены структуры как для точного, так и для более быстрого, но приближенного поиска. Приведены главным образом индексные структуры на основании разбиения на области (в том числе иерархические) и графов соседства. Обсуждено также ускорение поиска по сходству с использованием преобразования исходных данных. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Проведено сравнение подходов к ускорению поиска по сходству в индексных структурах рассмотренных типов, а также на основе сохраняющего сходство хэширования.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов. | ||
| 11. |
Рачковский Д. А. Индексные структуры для быстрого поиска по сходству вещественных векторов. I [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2018. - Т. 54, № 1. - С. 168-183. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2018_54_1_16 Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных бинарными векторами (с компонентами 0 или 1). Рассмотрены структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию Хэмминга и другим мерам сходства. Приведены, главным образом, индексные структуры на основе хэш-таблиц, сохраняющего сходство хэширования, а также древовидных структур, графов соседства и нейросетевой распределенной автоассоциативной памяти. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены индексные структуры на основе локально-чувствительного хэширования и их модификации. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Обсуждена их взаимосвязь и некоторые теоретические аспекты.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены структуры как для точного, так и для более быстрого, но приближенного поиска. Приведены главным образом индексные структуры на основании разбиения на области (в том числе иерархические) и графов соседства. Обсуждено также ускорение поиска по сходству с использованием преобразования исходных данных. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Проведено сравнение подходов к ускорению поиска по сходству в индексных структурах рассмотренных типов, а также на основе сохраняющего сходство хэширования.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов. | ||
| 12. |
Рачковский Д. А. Индексные структуры для быстрого поиска по сходству вещественных векторов. II [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2018. - Т. 54, № 2. - С. 162-181. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2018_54_2_18 Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных бинарными векторами (с компонентами 0 или 1). Рассмотрены структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию Хэмминга и другим мерам сходства. Приведены, главным образом, индексные структуры на основе хэш-таблиц, сохраняющего сходство хэширования, а также древовидных структур, графов соседства и нейросетевой распределенной автоассоциативной памяти. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены индексные структуры на основе локально-чувствительного хэширования и их модификации. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Обсуждена их взаимосвязь и некоторые теоретические аспекты.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены структуры как для точного, так и для более быстрого, но приближенного поиска. Приведены главным образом индексные структуры на основании разбиения на области (в том числе иерархические) и графов соседства. Обсуждено также ускорение поиска по сходству с использованием преобразования исходных данных. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Проведено сравнение подходов к ускорению поиска по сходству в индексных структурах рассмотренных типов, а также на основе сохраняющего сходство хэширования.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов. | ||
| 13. |
Рачковский Д. А. Индексные структуры для быстрого поиска сходных символьных строк [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2019. - Т. 55, № 5. - С. 180-202. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2019_55_5_18 Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных бинарными векторами (с компонентами 0 или 1). Рассмотрены структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию Хэмминга и другим мерам сходства. Приведены, главным образом, индексные структуры на основе хэш-таблиц, сохраняющего сходство хэширования, а также древовидных структур, графов соседства и нейросетевой распределенной автоассоциативной памяти. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены индексные структуры на основе локально-чувствительного хэширования и их модификации. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Обсуждена их взаимосвязь и некоторые теоретические аспекты.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены структуры как для точного, так и для более быстрого, но приближенного поиска. Приведены главным образом индексные структуры на основании разбиения на области (в том числе иерархические) и графов соседства. Обсуждено также ускорение поиска по сходству с использованием преобразования исходных данных. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Проведено сравнение подходов к ускорению поиска по сходству в индексных структурах рассмотренных типов, а также на основе сохраняющего сходство хэширования.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных символьными строками. Рассмотрены индексные структуры как для точного, так и для приближенного поиска по расстоянию редактирования. Приведены индексные структуры на основе обратного индексирования, сохраняющего сходство хэширования, древовидных структур. Изложены идеи известных и предложенных в последнее время алгоритмов. | ||
| 14. |
Рачковский Д. А. Быстрый поиск сходных графов по расстоянию редактирования [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2019. - Т. 55, № 6. - С. 178–194. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2019_55_6_18 Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных деревьями и графами. В качестве меры сходства использовано расстояние редактирования. Рассмотрено выполнение запросов точного поиска по сходству. В основном представлены алгоритмы на основе стратегии фильтрации и уточнения, использующие обратное индексирование. Кроме того, рассмотрены алгоритмы точного вычисления расстояния редактирования графов и его нижних и верхних границ.Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных деревьями и графами. В качестве меры сходства использовано расстояние редактирования. Рассмотрено выполнение запросов точного поиска по сходству. В основном представлены алгоритмы на основе стратегии фильтрации и уточнения, использующие обратное индексирование. Кроме того, рассмотрены алгоритмы точного вычисления расстояния редактирования графов и его нижних и верхних границ. | ||
| 15. |
Рачковский Д. А. Преобразование векторных данных случайными бинарными матрицами [Електронний ресурс] / Д. А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. - 2014. - Т. 50, № 6. - С. 157-166. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2014_50_6_17 Предложено использование бинарной случайной матрицы с элементами {0,1} для проецирования входных векторов, имеющих формат с плавающей запятой, в выходные векторы того же формата, но сокращенной размерности. Проанализирована точность оценки скалярного произведения, евклидова расстояния, нормы входных векторов по выходным. Аналитически и экспериментально показано, что ошибка оценки для предложенной случайной проекции меньше, чем для тернарной случайной матрицы. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |