Graphs (G) are special data structu

Graphs (G) are special data structures that are composed of vertices (a.k.a nodes V) and edges (a.k.a. links E) G(V, E). Edges can be weighted and represent, for example, a distance between cities. Additionally, nodes can have a probabilistic interpretation and represent random variables. These are special graphs know as probabilistic graph models where two r.v. are independent if there is no connection. For instance, neural networks are a specific graph model. Graphs are everywhere and most knowledge can be modeled with graphs.

Kết quả (Việt) 1:

Đồ thị (G) là các cấu trúc đặc biệt dữ liệu bao gồm các đỉnh (aka nút V) và các cạnh (aka liên kết E) G (V, E). Cạnh có thể được gia quyền và đại diện, ví dụ, một khoảng cách giữa các thành phố. Ngoài ra, các nút có thể có một giải thích xác suất và đại diện cho các biến ngẫu nhiên. Đây là những đồ thị đặc biệt được biết như là mô hình đồ thị xác suất mà hai rv là độc lập nếu không có kết nối. Ví dụ, mạng thần kinh là một mô hình đồ thị cụ thể. Đồ thị ở khắp nơi và hầu hết các kiến ​​thức có thể được mô hình với đồ thị.

Kết quả (Việt) 2:

Đồ thị (G) là cấu trúc dữ liệu đặc biệt bao gồm các đỉnh (a. k. a nút V) và các cạnh (aka liên kết E) G (V, E). Các cạnh có thể được trọng và đại diện, ví dụ, khoảng cách giữa các thành phố. Ngoài ra, các nút có thể giải thích xác suất và đại diện cho các biến ngẫu nhiên. Đây là những đồ thị đặc biệt biết như là mô hình xác suất đồ thị, nơi hai r.v. được độc lập nếu không có kết nối. Ví dụ: mạng nơ-ron là một mô hình đồ thị cụ thể. Đồ thị ở khắp mọi nơi và kiến thức nhất có thể được mô phỏng bằng đồ thị.

Kết quả (Việt) 3:

Các đồ họa (G) là cấu trúc dữ liệu đặc biệt được cấu tạo thành các đỉnh (còn gọi là nút V) và các cạnh (còn gọi là đường dây E) G(V, E).Các cạnh có thể được cân nhắc và đại diện, ví dụ, khoảng cách giữa các thành phố.Thêm nữa, nút có thể có giải thích xác suất và đại diện cho các biến số ngẫu nhiên.Đây là biểu đồ đặc biệt được biết như mô hình đồ thị xác suất nơi hai r.v. độc lập nếu không có kết nối.Ví dụ, mạng thần kinh là một biểu đồ cụ thể.Hình vẽ ở mọi nơi và hầu hết kiến thức có thể được mô hình biểu đồ.