Khoa học máy tính machine-learning

1

Lựa chọn tính năng giống như cây quyết định có độ dài cố định để giảm thiểu hiệu suất tìm kiếm trung bình

Tôi có một truy vấn phức tạp được sử dụng để tìm kiếm tập dữ liệu để tìm . Mỗi truy vấn mất thời gian trung bình nên tổng thời gian trong tìm kiếm tuyến tính là. Tôi có thể chia truy vấn thành các truy vấn phụ đơn giản …

9 algorithms optimization machine-learning greedy-algorithms databases

1

Các thuật toán Machine Learning dựa trên cơ chế tối thiểu hóa rủi ro cấu trúc trên mạng?

Những thuật toán học máy nào (ngoài SVM) sử dụng nguyên tắc giảm thiểu rủi ro cấu trúc ?

9 reference-request machine-learning

1

Có một thuật toán chung để lấp đầy các lỗ hổng về Tính toán công trình không?

Giả sử rằng bạn mở rộng Tính toán công trình bằng "lỗ hổng" - tức là các đoạn mã chưa hoàn chỉnh mà bạn chưa điền. Tôi tự hỏi nếu có một thuật toán để tự động điền các vai trò đó. Ví dụ: (sử dụng cú pháp của Morte …

9 machine-learning programming-languages unification

1

Biểu cảm của biểu thức chính quy hiện đại

Gần đây tôi đã thảo luận với một người bạn về một trang web đề xuất các thách thức regex, chủ yếu khớp một nhóm từ với một thuộc tính đặc biệt. Anh ta đang tìm kiếm một regex khớp với các chuỗi như ||||||||số lượng số |nguyên tố. Tôi …

9 formal-languages machine-models logic boolean-algebra xor cryptography algorithms machine-learning algorithms paging virtual-memory programming-languages object-oriented algorithms search-algorithms strings binary-search formal-grammars context-free algorithms algorithms correctness-proof greedy-algorithms permutations logic first-order-logic logic-programming algorithms complexity-theory computability programming-languages complexity-theory complexity-classes quantum-computing reductions formal-languages programming-languages semantics operational-semantics small-step-semantics sets first-order-logic computer-networks communication-protocols

1

Chuyển hướng mạng thần kinh thay vì hội tụ

Tôi đã triển khai một mạng lưới thần kinh (sử dụng CUDA) với 2 lớp. (2 nơ-ron mỗi lớp). Tôi đang cố gắng làm cho nó học 2 hàm đa thức bậc hai đơn giản bằng cách sử dụng backpropagation . Nhưng thay vì hội tụ, nó đang chuyển hướng …

9 machine-learning artificial-intelligence neural-networks

1

Mô tả trực quan để đào tạo LSTM (với cổng quên / lổ nhìn trộm)?

Tôi là một sinh viên CS (nhưng tôi không biết nhiều về AI, mặc dù không tham gia khóa học nào về nó và chắc chắn không có gì về NN cho đến gần đây), người sắp làm một dự án trường học về AI, vì vậy tôi chọn một …

9 formal-languages machine-learning artificial-intelligence neural-networks

1

Động lực học tập

Gần đây tôi đã biết về Q-learning, một kỹ thuật học tập củng cố, ước tính trực tiếp giá trị dự kiến của việc thực hiện một hành động trong một trạng thái. Tôi tự hỏi liệu có tồn tại các kỹ thuật để thực hiện "học động lực học", …

8 machine-learning physics

1

Có nên kích hoạt chức năng đơn điệu trong mạng lưới thần kinh?

Rất nhiều chức năng kích hoạt trong các mạng thần kinh (sigmoid, tanh, softmax) là đơn điệu, liên tục và khác biệt (ngoại trừ có thể là một vài điểm, trong đó đạo hàm không tồn tại). Tôi hiểu lý do cho sự liên tục và khác biệt, nhưng thực …

8 machine-learning neural-networks

1

Định nghĩa mô hình học tập PAC

Mô hình học tập có lẽ gần đúng (PAC) được định nghĩa là: Một lớp khái niệm được cho là có thể học được PAC nếu tồn tại thuật toán A và hàm đa thức p o l y ( · , · , · , · ) sao cho …

8 machine-learning

1

Chuỗi đầu vào trong Machine Learning

Một số thuật toán học máy phổ biến như hồi quy Logistic hoặc mạng nơ-ron yêu cầu đầu vào của nó là số. Điều tôi quan tâm là cách bạn làm cho các thuật toán này hoạt động trên các đầu vào không phải là số (chẳng hạn như các …

8 machine-learning data-mining

1

Thích ứng mạng lưới thần kinh

Trong một số trường hợp, tôi đã đào tạo một số mạng thần kinh (mạng lan truyền ngược) với một số bộ dữ liệu khá phức tạp (vị trí backgammon và OCR). Khi làm điều này, có vẻ như rất nhiều công việc liên quan đến việc thử các cấu …

8 machine-learning neural-networks learning-theory

2

Những gì có thể học được từ các trọng số trong một mạng lưới thần kinh?

Tôi rất mới với các mạng lưới thần kinh, và đã cố gắng tìm ra một số điều. Vì vậy, giả sử bạn đi qua một mạng thần kinh có 100 đầu vào, một lớp ẩn với 200 nút và 32 đầu ra. Chúng ta cũng nói rằng bạn, "người …

8 machine-learning neural-networks

1

Kích thước của LinkedInnik-Chervonenkis: tại sao bốn điểm trên một đường thẳng không thể bị phá vỡ bởi các hình chữ nhật?

Vì vậy, tôi đang đọc "Giới thiệu về học máy" phiên bản 2, của Đức cha, et. tất cả. Trên trang 27, họ thảo luận về Kích thước của Pinterestnik-Chervonenkis, "Số lượng điểm tối đa có thể bị phá vỡ bởi H [lớp giả thuyết] được gọi là Kích thước …

8 machine-learning vc-dimension

1

Học máy: Xác định các mẫu trong dữ liệu chuỗi thời gian

Tôi làm việc trong năng lượng tái tạo. Công ty tôi tập hợp rất nhiều dữ liệu từ thiết bị. Điều này thường bao gồm dữ liệu quá trình (như nhiệt độ máy biến áp, điện áp đường dây, dòng điện, v.v.) và các báo động riêng biệt (ví dụ …

8 machine-learning data-mining pattern-recognition time-series-analysis

1

Tại sao các mô hình lời nói chính thống không còn yêu cầu một bước đào tạo cá nhân?

Quay trở lại kỷ nguyên Windows XP, khi thiết lập lời nói / chính tả tích hợp sẵn cho hệ điều hành Windows, tôi đã phải nói ra một loạt các mẫu văn bản được lập trình sẵn cho công cụ chuyển văn bản thành giọng nói để cá nhân …

7 algorithms machine-learning speech-recognition

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»