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ビーム サーチとは
コンピュータ サイエンスの分野では、ビーム サーチとは、最も大きな値を持つと思われるノードを拡張してグラフを調査するヒューリスティックな検索手法を指します。 制限されたグループの中での可能性。 最良優先探索のメモリ要件は、ビーム探索と呼ばれる最適化を使用することで削減できます。 最良優先検索は、ヒューリスティックによって決定された順序ですべての部分解 (状態) を配置するグラフ検索の一種です。 ただし、ビーム探索では、特定の数の最良の部分解のみが候補として維持されます。 この番号はあらかじめ指定されています。 これは、アルゴリズムが貪欲であることを意味します。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: ビーム検索
第 2 章: ヒューリスティック (コンピュータ サイエンス)
第 3 章: 検索アルゴリズム
第 4 章: 最良優先検索
第 5 章: 貪欲アルゴリズム
第 6 章: 幅優先検索
第 7 章: ツリー トラバーサル
第 8 章: 機械翻訳
第 9 章: ニューラル機械翻訳
第 10 章: Raj Reddy
(II) ビーム検索に関する一般のよくある質問に答える。
( III) 多くの分野におけるビーム
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Produktbeschreibung
ビーム サーチとは

コンピュータ サイエンスの分野では、ビーム サーチとは、最も大きな値を持つと思われるノードを拡張してグラフを調査するヒューリスティックな検索手法を指します。 制限されたグループの中での可能性。 最良優先探索のメモリ要件は、ビーム探索と呼ばれる最適化を使用することで削減できます。 最良優先検索は、ヒューリスティックによって決定された順序ですべての部分解 (状態) を配置するグラフ検索の一種です。 ただし、ビーム探索では、特定の数の最良の部分解のみが候補として維持されます。 この番号はあらかじめ指定されています。 これは、アルゴリズムが貪欲であることを意味します。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ビーム検索

第 2 章: ヒューリスティック (コンピュータ サイエンス)

第 3 章: 検索アルゴリズム

第 4 章: 最良優先検索

第 5 章: 貪欲アルゴリズム

第 6 章: 幅優先検索

第 7 章: ツリー トラバーサル

第 8 章: 機械翻訳

第 9 章: ニューラル機械翻訳

第 10 章: Raj Reddy

(II) ビーム検索に関する一般のよくある質問に答える。

( III) 多くの分野におけるビーム サーチの使用例。

(IV) ビーム サーチのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録

この本の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類のビーム検索。