Efficiency of artificial intelligence models due to data association and availability
Autorzy/Authors: Adrian Horzyk, Ewa Dudek-Dyduch
Wydawnictwo/Publisher: PAR, 2011/2012
Abstract:
This paper discusses effectiveness of algorithms, computational complexity and a new data association model. It introduces a novelty Associative Graph Neurocomputing AGNC together with Associative Graph Data Structure AGDS and Actively Associated Data Neural Networks AADNN that can make able to avoid some computational complexity problems and make computation more likely to natural information processing. Moreover, the paper draw attention on benefits from complete data availability before beginning of an adaptation process.
Streszczenie:
W artykule podjęto dyskusję efektywności algorytmów, złożoności obliczeniowej i nowych asocjacyjnych modeli danych. Artykuł przedstawia nowy rodzaj grafowych obliczeń neuroasocjacyjnych razem z grafowymi asocjacyjnymi strukturami danych AGDS oraz aktywnymi asocjacyjnymi sieciami neuronowymi AADNN, które mogą rozwiązać pewne problemy związane ze złożonością obliczeniową i sprawią, że obliczenia będą bardziej podobne do biologicznych procesów obliczeniowych. Ponadto artykuł porusza kwestię korzyści wynikających z dostępności danych przed rozpo-częciem procesu uczenia.