ТЕОРИЯ ЧИСЕЛ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НОВЫЕ ПОДХОДЫ ДЛЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Abstract
Данная статья исследует инновационные подходы к разработке алгоритмов машинного обучения, основанные на применении методов теории чисел. Рассматривается, как фундаментальные концепции теории чисел, такие как простые числа, модулярная арифметика и теория решеток, могут быть интегрированы в современные методы искусственного интеллекта для повышения эффективности, безопасности и интерпретируемости моделей машинного обучения.
Downloads
References
1. Arora, S, Barak, B. Computational Complexity: A Modern Approach. Cambridge University Press. 2009
2. Bengio, Y., Goodfellow, I., & Courville, A. Deep Learning. MIT Press. 2016.
3. Cohen, H.). Number Theory: Volume I: Tools and Diophantine Equations. Springer. 2007
4. Goldreich, O. Foundations of Cryptography: Basic Tools. Cambridge University Press. 2001.
5. Q.Dilnavoz. “Ba‘zi olimpiada Masalalarini yechishda funksiyaning tadbiqlari”- Innovative Developments and Research .2023
6. Q.Dilnavoz. “Kvadratik formalarni kanonik (normal) shaklga keltirish usullari”-Ilm-Fan Muammolari Tadqiqotchilar Talqinida konferensiya 232b. 2023.
