کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4942389 | 1437248 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Visual cognitive algorithms for high-dimensional data and super-intelligence challenges
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم های شناختی بصری برای داده های با ابعاد بزرگ و چالش های فوق هوشمند
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم های شناختی، داده های با ابعاد بزرگ، تجسم، یادگیری ماشین، مختصات عمومی، فوق العاده هوشمند،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In the long run the cognitive algorithms intend to make super-intelligent machines and super-intelligent humans. This paper presents a technical process to reach specific aspects of super-intelligence that are out of the current human cognitive abilities. These aspects are inabilities to discover patterns in large numeric multidimensional data with a naked eye. This is a long-standing problem in Data Science and Modeling in general. The major obstacle is in human inability to see n-D data by a naked eye and our needs in visualization means to represent n-D data in 2-D losslessly. While these means exist their number and abilities are limited. This paper expands the class of such lossless visual methods, by further developing a new concept of Generalized Shifted Paired Coordinates. It shows the advantages of proposed reversible lossless technique by representing real data and by proving mathematical properties.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 45, October 2017, Pages 95-108
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 45, October 2017, Pages 95-108
نویسندگان
Boris Kovalerchuk,