Що таке HIGH-DIMENSIONAL Українською - Українська переклад

• багатовимірного
• високої розмірності
• високорозмірні

Приклади вживання High-dimensional Англійська мовою та їх переклад на Українською

Now, imagine after a stimulus they form high-dimensional networks.
Тепер уявіть, що після стимулу вони утворюють високорозмірі мережі.

Building a high-dimensional isomorphic hypercomplex number systems.
Побудова високовимірних ізоморфних гіперкомплексних числових систем.

Now we know that their connections in“high-dimensional space” also factor in.
Тепер ми знаємо, що тут також важливі їх зв'язку в«високорозмірному просторі».

High-dimensional spaces frequently occur in mathematics and the sciences.
Багатовимірні простори часто зустрічаються в математиці та інших науках.

The so-called'Wingmakers' are a high-dimensional breed from the central part of the galaxy.
Так звані'Вінгмейкери'- це високомірна порода з центральної частини галактики.

Grant is interested in deep generative models of audio and other high-dimensional signals.
Грант цікавиться глибокими генеративними моделями аудіо та іншими високомірними сигналами.

In time series analysis, where the data are inherently high-dimensional, distance functions also work reliably as long as the signal-to-noise ratio is high enough.
При аналізі часових рядів, де дані за своєю суттю є високорозмірними, функції відстані також працюють надійно, коли співвідношення сигнал-шум є досить високим.

Summary statistics may be used to increase the acceptance rate of ABC for high-dimensional data.
Зведена статистика може застосовуватися для збільшення темпу прийняття ПБО для даних високої розмірності.

The mathematics usually applied to study networks cannot detect the high-dimensional structures and spaces that we now see clearly”, Markram revealed.
Математика, зазвичай застосовується до дослідницьких мереж, не може виявити високорозмірні структури та простору, які ми тепер бачимо виразно».

This provides a better representation, allowing faster learning and more accurate classification with high-dimensional data.
Це забезпечує краще представлення, уможливлюючи швидше навчання та точнішу класифікацію із даними високої розмірності.

The mathematics usually applied to study networks cannot detect the high-dimensional structures and spaces that we now see clearly.”.
Математика, зазвичай застосовується до дослідницьких мереж, не може виявити високорозмірні структури та простору, які ми тепер бачимо виразно».

Feature construction has long been considered a powerful tool for increasing both accuracy and understanding of structure, particularly in high-dimensional problems.
Побудова ознак вже давно вважається потужним інструментом для покращення як точності, так і розуміння структури, зокрема, в задачах високих розмірностей.

Especially for high-dimensional data, this metric can be rendered almost useless due to the so-called"Curse of dimensionality", making it difficult to find an appropriate value for ε.
Особливо при кластеризації багатовимірних даних ця метрика може стати негодящою через так зване«прокляття розмірності», що ускладнює пошук придатного значення для ε.

Unlike earlier reinforcement learning agents, DQNs can learn directly from high-dimensional sensory inputs.
На відміну від попередніх агентів навчання з підкріпленням, DQN може навчатися безпосередньо з сенсо́рних входів високої розмірності.

One high-dimensional generalization scheme which maximizes the mutual information between the joint distribution and other target variables is found to be useful in feature selection.[2].
Одна зі схем багатовимірного узагальнення, яка максимізує взаємну інформацію між спільним розподілом та іншими цільовими величинами, виявилася корисною у виборі ознак.[2].

What's clear, however, is that neurons have to fire in a“fantastically ordered” manner for these high-dimensional structures to occur.
Але що відомо точно, так це що нейрони повинні активуватися«фантастично впорядкованим чином, щоб ці зарозумілі структури з'являлися.

According to Karimi, using high-dimensional encoding would also bolster security, making the quantum-communication channel more resistant to"noise" from weather or other external influences.
За словами Карімі, використання високомісткого кодування також посилить безпеку, зробивши канал квантового зв'язку більш стійким до«шуму» погоди або інших зовнішніх впливів.

And this simple hypothesis, this simple method, with some computational tricks that have to do with the fact that this is a very complex and high-dimensional space, turns out to be quite effective.
І ця проста гіпотеза, цей простий метод, із кількома фокусами обчислення, спричиненими тим фактом, що це дуже складний і багатовимірний простір, виявляється доволі ефективним.

When dealing with high-dimensional inputs such as images, it is impractical to connect neurons to all neurons in the previous volume because such a network architecture does not take the spatial structure of the data into account.
При опрацюванні входів високої розмірності, таких як зображення, недоцільно з'єднувати нейрони з усіма нейронами попередньої ємності, оскільки така архітектура мережі не бере до уваги просторову структуру даних.

Many researchers, such as the connectionist Paul Smolensky, have argued that connectionist models will evolve toward fully continuous, high-dimensional, non-linear, dynamic systems approaches.
Багато дослідників, такі як конекціоніст Павло Смоленський[en], стверджували, що моделі конекціоністів будуть розвиватися у напрямку до цілком безперервного, багатовимірного, нелінійного, динамічного підходу.

Specifically, it models each high-dimensional object by a two- or three-dimensional point in such a way that similar objects are modeled by nearby points and dissimilar objects are modeled by distant points with high probability.
Зокрема, він відображає кожну точку багатовимірного простору в двох- або трьох-вимірну точці таким чином, що подібні об'єкти розташовуються поруч, а несхожі об'єкти відповідають віддаленим точкам з високою ймовірністю.

Many researchers, such as the connectionist Paul Smolensky, have argued that the direction connectionist models will take is towards fully continuous, high-dimensional, non-linear, dynamic systems approaches.
Багато дослідників, такі як конекціоніст Павло Смоленський[en], стверджували, що моделі конекціоністів будуть розвиватися у напрямку до цілком безперервного, багатовимірного, нелінійного, динамічного підходу.

The researchers would now like to experiment with sending and receiving high-dimensional quantum-encrypted messages at distances of up to 3.5 miles(5.6 kilometers), in order to be able to use the technique on the city scale.
Тепер дослідники хотіли б поекспериментувати з відправкою і одержанням високомістких кванто-зашифрованих повідомлень на відстані до 5, 5 миль(8, 85 кілометра), щоб отримати можливість використовувати техніку в масштабі міста.

The Quasi-Monte Carlo method recently became popular in the area of mathematical finance or computational finance.[1] In these areas, high-dimensional numerical integrals, where the integral should be evaluated within a threshold ε, occur frequently.
Метод квазі-Монте-Карло останнім часом став популярним в області математичних фінансів і фінансових обчислень.[1] В цих областях багатовимірні числові інтеграли, де значення інтегралу повинне бути оцінене в межах порогового значення ε, трапляються часто.

First, t-SNE constructs a probability distribution over pairs of high-dimensional objects in such a way that similar objects have a high probability of being picked while dissimilar points have an extremely small probability of being picked.
Спочатку, t-SNE створює розподіл ймовірностей по парам багатовимірних об'єктів таким чином, що подібні об'єкти мають високу ймовірність бути вибраними, в той час як несхожі точки мають надзвичайно малу ймовірність бути вибраними разом.

Physically, we do not have a 4-dimensional space, but we can achieve a 4-dimensional quantum Hall effect with a low-dimensional system, because a high-dimensional system is encoded in its complex structure,” says Macael Rechtsman, a professor at the University of Pennsylvania.
Фізично у нас немає 4-мірного простору, але ми можемо домогтися 4-мірного квантового ефекту Холла за допомогою низьковимірних системи, оскільки високоразмерная система закодована в її складній структурі»,- каже Макаел Рехтсман, професор Університету штату Пенсільванія.