Presentation by Dudu Yanay and Elior Malul 1.  מה משותף לכל אלגוריתם המשתמש ב -Bucket Elimination: ◦ נתון מודל הסתברותי ורשת ביסיאנית מתאימה. ◦ נתונה.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Completeness and Expressiveness. תזכורת למערכת ההוכחה של לוגיקה מסדר ראשון : אקסיומות 1. ) ) (( 2. )) ) (( )) ( ) ((( 3. ))) F( F( ( 4. ) v) ( ) v ((
Advertisements

תרגול 8 Skip Lists Hash Tables. Skip Lists Definition: – A skip list is a probabilistic data structure where elements are kept sorted by key. – It allows.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
תרגילי חזרה. General Things to Remember Be careful to identify if we’re talking about gains or costs (because the search cost is always negative) Check.
טבלאות סמלים נכתב ע"י אלכס קוגן סמסטר חורף, תשס"ח.
Mutual informatiom Royi Itzhak Compobio course. Entropy מדד למידת אי הוודאות של מ"מ אקראי בהתפלגות מסוימת במדעי המחשב אנטרופיה היא מדד למספר הביטים הדרושים.
עיבוד תמונות ואותות בעזרת מחשב
שיעור 6# Bayesian networks
מכונת מצבים תרגול מס' 4 Moshe Malka.
תכנות מונחה עצמים Object Oriented Programming (OOP) אתגר מחזור ב'
מתמטיקה בדידה תרגול 3.
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
Inverse kinematics (Craig ch.4) ב"ה. Pieper’s solution נתבונן ברובוט עם 6 מפרקי סיבוב כאשר שלושת הצירים של המפרקים האחרונים נחתכים. נקודת החיתוך נתונה.
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
תרגול 5 רקורסיות. רקורסיה קריאה של פונקציה לעצמה –באופן ישיר או באופן עקיף היתרון : תכנות של דברים מסובכים נעשה ברור ונוח יותר, מכיוון שזו למעשה צורת.
The Solar Wind And its consequences. dx dA משוואות בסיסיות בהידרו דינמיקה הכח הפועל כתוצאה מגרדיאנט בלחץ על אלמנט מסה - dm.
מבוא לשפת C חידות ונקודות חשובות נכתב על-ידי יורי פקלני. © כל הזכויות שמורות לטכניון – מכון טכנולוגי לישראל.
אינטרפולציה רועי יצחק.
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
מבוא למדעי המחשב תרגול 4 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
מרצה: פרופסור דורון פלד
עיבוד תמונות ואותות במחשב אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני : שיטות קידוד שיטות קידוד אורך מלת קוד ואנטרופיה אורך מלת קוד ואנטרופיה קידוד.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
משטר סטטי שערים לוגיים Wired Drives – © Dima Elenbogen 2009, Moshe Malka :29.
תורת הקבוצות חלק ב'. קבוצה בת מניה הגדרה: קבוצה אינסופית X היא ניתנת למניה אם יש התאמה חד-חד ערכית בין X לבין .
מנפה שגיאות - DEBUGGER מבוא למדעי המחשב (234114) רועי מלמד
ערמות ; מבני נתונים 09 מבוסס על מצגות של ליאור שפירא, חיים קפלן, דני פלדמן וחברים.
תחשיב הפסוקים חלק ג'. צורות נורמליות א. DF – Disjunctive Form – סכום של מכפלות. דוגמא: (P  ~Q  R)  (R  P)  (R  ~Q  ~P) הגדרה: נוסחה השקולה לנוסחה.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
תרגול 9 אלגברה רלציונית.
ערכים עצמיים בשיטות נומריות. משוואה אופינית X מציין וקטור עצמי מציינת ערך עצמי תואם לוקטור.
קורס תכנות – סימסטר ב ' תשס " ח שיעור שישי: מערכים
מבני בקרה לולאות. שאלה #1 שאלה ב' – תכתוב תוכנה הכותבת את תפריט הבאה Type 1 to find the area of a circle Type 2 to find the circumference of a circle.
The Cyclic Multi-peg Tower of Hanoi מעגלי חד-כווני סבוכיות הפתרון בגרסאות עם יותר מ-3 עמודים.
משטר דינמי – © Dima Elenbogen :14. הגדרת cd ו -pd cd - הזמן שעובר בין הרגע שראשון אותות הכניסה יוצא מתחום לוגי עד אשר אות המוצא יוצא מתחום.
רגרסיה קו רגרסיה הוא קו תיאורטי המאפשר לנו לבחון את השפעתו של משתנה מנבא אחד (או יותר) על המשתנה התלוי: במילים אחרות, מודל רגרסיה עוזר לנו לנבא על פי משתנה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
עקרון ההכלה וההדחה.
יחס סדר חלקי.
תכנות מונחה עצמים Object Oriented Programming (OOP) אתגר מחזור ב' Templates תבניות.
Last time on Clang משתנה: "פתק" המשמש את המחשב לשמירת מידע. לכל משתנה יש שם וטיפוס כללים לשמות משתנים –חייבים להכיל רק אותיות, מספרים ו '_' –חייבים להתחיל.
מבוא למדעי המחשב, סמסטר א ', תשע " א תרגול מס ' 1 נושאים  הכרת הקורס  פסאודו - קוד / אלגוריתם 1.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
עצים בינאריים - תזכורת דרגת צומת שורש עלה צומת פנימי מרחק בין 2 צמתים
גיאולוגיה סטרוקטורלית מעגלי מוהר למעוות סופי (המשך...)
מתמטיקה בדידה תרגול 2.
1 מבוא למדעי המחשב סיבוכיות. 2 סיבוכיות - מוטיבציה סידרת פיבונאצ'י: long fibonacci (int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else return (fibonacci(n-1)
Points on a perimeter (Convex Hull) קורס – מבוא לעבוד מקבילי מבצעים – אריאל פנדלר יאיר ברעם.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #3 Z introduction and notation (contd.); Birthday book example (Chapter 1 in the book)
1 מבוא למדעי המחשב רקורסיה. 2 רקורסיה היא שיטה לפתרון בעיות המבוססת על העיקרון העומד ביסוד אינדוקציה מתמטית: אם ידועה הדרך לפתור בעיה עבור המקרים הבסיסיים.
Presentation by Gil Perry Supervised by Amos Fiat 1.
פיתוח מערכות מידע Class diagrams Aggregation, Composition and Generalization.
Sense (Gene) Anti-sense Anti- sense.
Practice session 3 תחביר ממשי ( קונקרטי ) ותחביר מופשט ( אבסטרקטי ) שיטות חישוב : Applicative & Normal Evaluation Partial Evaluation.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול הרצאה 7. סברוטינות subroutines.
Practice session 3.  תחביר ממשי ( קונקרטי ) ותחביר מופשט ( אבסטרקטי )  שיטות חישוב : Applicative & Normal Evaluation.
1 חלק XQuery :IV XML Query. 2 ביבליוגרפיה - DTD 3 ביבליוגרפיה – books.xml TCP/IP Illustrated Stevens W. Addison-Wesley Advanced Programming in.
מבוא למדעי המחשב סיבוכיות.
SQL בסיסי – הגדרה אינדוקטיבית
הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות (236353)
חיפוש לוקלי Local Search.
ממשקים - interfaces איך לאפשר "הורשה מרובה".
בעיות נוספות ב-NPC.
תרגול 11 NP complete.
Computer Programming תרגול 3 Summer 2016
Engineering Programming A
Computer Architecture and Assembly Language
Presentation transcript:

Presentation by Dudu Yanay and Elior Malul 1

 מה משותף לכל אלגוריתם המשתמש ב -Bucket Elimination: ◦ נתון מודל הסתברותי ורשת ביסיאנית מתאימה. ◦ נתונה שאילתא על המודל. ◦ נתון סדר אלימינציה על המשתנים המקריים. ◦ ביצוע " אלימינציה " של משתנים בסדר הנתון. ◦ שיחזור ערכי המשתנים שהובילו לפיתרון ( במידת הצורך ).  מהי אלימינציה של משתנה ?  על איזה שאלות אפשר לענות ? 2

A ממוצא אפרו - אמריקני H גבוה G שחקן כדורסל מצטיין 3 G AH

 בהנתן עדות e, מה ההסתברות ל – A?  כיצד e משנה את מידת האמונה שלנו בשאר המשתנים ?  בעיה זאת נקראית Belief Assessment. 4 G AH

 איזה עוד סוגי שאילתות ניתן לשאול על רשת ביסיאנית ?  Maximum aposteriori hypothesis (MAP): ◦ מתעניינים בתת - קבוצה של משתנים S מתוך הקבוצה הכוללת. ◦ ידועה עובדה על העולם. ◦ הבעיה היא למצוא השמה למשתנים ב - S בעלת ההסתברות המשותפת הגבוהה ביותר כאשר העובדה e ידועה. ◦ לדוגמא – בהינתן ששחקן כדורסל מצטיין, כלומר G=True, מה סביר ביותר להיות מוצאו, כלומר מהי ההשמה הסבירה ביותר ל A? ◦ קרי - 5

 איזה עוד סוגי שאילתות ניתן לשאול על רשת ביסיאנית ?  Most Probable Explanation (MPE) : ◦ מתעניינים בכל משתני הקבוצה. ◦ ידועה עובדה e על העולם. ◦ הבעיה היא למצוא השמה למשתנים ב - בעלת ההסתברות המשותפת הגבוהה ביותר כאשר העובדה e ידועה. ◦ לדוגמא – בהינתן ששחקן כדורסל מצטיין, כלומר G=True, מה סביר ביותר להיות מוצאו וגובהו, כלומר מהי ההשמה הסבירה ביותר ל A,H? ◦ קרי - 6

 שלב I – אתחול : ◦ סדר את כל המשתנים בסדר חוקי. ◦ הכן ' דלי ' לכל משתנה. ◦ שייך כל תת - פונקציה בפונקציית ההסתברות לאחד הדליים. כל תת פונקציה תשוייך לדלי של המשתנה בעל המס ' הסדורי הגדול בו היא תלויה. 7 מה זה סדר חוקי?

 שלב II – מציאת הערך המקסימאלי : ◦ התחל מ - עד ( הוא אינדקס הדלי ):  כל תת - פונקציה שבדלי הנוכחי תלויה רק במשתנה ובמשתנים מסדר נמוך יותר.  בצע אלימינציה של ע " י מיקסומו ביחס לשאר המשתנים / סכימה על כל ערכיו. כלומר : 1. צור פונ ' חדשה ללא תלויה ב שמור לכל השמה אפשרית של משתנים את הערך של המתאים להם. שמור מיפוי זה בדלי.  העבר את הפונ ' החדשות ( כעת אינן תלויות ב - ) לדליים המתאימים. 8

 שלב III – שיחזור השמה מקסימאלית : ◦ התחל מ - עד ( הוא אינדקס הדלי ):  שחזר את ערך המשתנה ע " י המיפוי שבדלי.  שלב IV - הפלט : ◦ החזר את ערכי המשתנים שנמצאו. 9

 שאלה : האם פיתרון לבעיית ה - MPE גורר גם פיתרון לבעיות ה - MAP?  נסתכל על פונקציית ההסתברות מהדוגמא  האם ייתכן המצב הבא ? ◦ ההשמה המקס ' ( MPE) היא :. ◦ אבל : ( בעיית ה – MAP ): 10

 תשובה : כן, המצב שתואר יתכן.  נסתכל על רשת הבאה והטבלאות עבורה : 11 h~h a ~a AH G

 מהטבלאות עולה כי :  לכן  אולם, מהטבלאות עולה בנוסף כי :  לכן 12

 מחפשים את  מה יקרה אם נמקסם על A ראשון ?  מתי עדיף למקסם את A? 13 A ED BC

 נחפש את.  האם כל סדר הוא חוקי ? ◦ כלומר, האם  האם בעיית ה - MAP " קלה " יותר מאשר MPE? 14 A ED BC

15