Câu hỏi được gắn thẻ «lg.learning»

Máy tự động trạng thái hữu hạn dư (RFSA, được định nghĩa trong [DLT02]) là các NFA có một số tính năng đẹp chung với DFA. Đặc biệt, luôn có một RFSA có kích thước tối thiểu chính tắc cho mọi ngôn ngữ thông thường và ngôn ngữ được mỗi …

12 cc.complexity-theory  ds.algorithms  automata-theory  lg.learning  minimization 

Lấy cảm hứng từ câu hỏi này , tôi tò mò về những điều sau đây: Độ phức tạp trong trường hợp xấu nhất của việc kiểm tra xem một DFA nhất định có chấp nhận cùng ngôn ngữ với biểu thức chính quy đã cho không? Điều này có …

12 automata-theory  lg.learning  regular-expressions  dfa 

Những gì được biết về vấn đề sau đây? Với một bộ sưu tập chức năng f : { 0 , 1 } n → { 0 , 1 } , hãy tìm một subcollection lớn nhất S ⊆ C chịu sự ràng buộc VC-Dimension ( S ) ≤ k …

12 reference-request  approximation-algorithms  cg.comp-geom  lg.learning  vc-dimension 

tôi có một bộ dữ liệu gồm hàng ngàn điểm và một phương tiện đo khoảng cách giữa hai điểm bất kỳ, nhưng các điểm dữ liệu không có thứ nguyên. tôi muốn một thuật toán để tìm các trung tâm cụm trong bộ dữ liệu này. Tôi tưởng tượng …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

Được biết, đối với việc học PAC, có các lớp khái niệm tự nhiên (ví dụ tập hợp các danh sách quyết định) có các khoảng cách đa thức giữa độ phức tạp mẫu cần cho việc học lý thuyết thông tin của một người học không tính toán và …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

Đây là một vấn đề với một hương vị tương tự như học tập juntas: Dữ liệu vào: Một hàm f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , được biểu thị bằng một lời tiên tri thành viên, tức là một lời tiên tri đã cho xxx , trả về f(x)f(x)f(x) . Mục …

11 machine-learning  lg.learning  boolean-functions  sample-complexity 

Một số nền tảng: Tôi quan tâm đến việc tìm kiếm các giới hạn thấp hơn (ít được biết đến hơn) (hoặc kết quả độ cứng) cho vấn đề Học với Lỗi (Lwe) và khái quát hóa như Học với Lỗi trên Nhẫn. Đối với các định nghĩa cụ thể, …

11 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  machine-learning  lg.learning 

Dana Angluin ( 1987 ; pdf ) định nghĩa một mô hình học tập với các truy vấn thành viên và truy vấn lý thuyết (đối chiếu với một chức năng được đề xuất). Cô ấy cho thấy rằng một ngôn ngữ thông thường được biểu thị bằng một DFA …

11 cc.complexity-theory  machine-learning  lower-bounds  lg.learning  query-complexity 

Angluin và Laird ('88) học chính thức với dữ liệu bị hỏng ngẫu nhiên trong mô hình "PAC với tiếng ồn phân loại ngẫu nhiên" (hoặc PAC ồn ào). Mô hình này tương tự như học PAC , ngoại trừ nhãn của các ví dụ được cung cấp cho người …

11 lg.learning 

Dữ liệu trong thế giới thực đôi khi có một số cụm tự nhiên (cố gắng phân cụm nó thành một số cụm nhỏ hơn một số phép thuật k sẽ làm tăng đáng kể chi phí phân cụm). Hôm nay tôi đã tham dự một bài giảng của Tiến …

11 lg.learning  clustering 

Câu hỏi của tôi hơi chung chung, vì vậy tôi đang tạo nên một câu chuyện hay để biện minh cho nó. Chịu đựng tôi nếu nó không thực tế ;-) Câu chuyện Ông X, người đứng đầu bộ phận an ninh máy tính tại một công ty lớn, hơi …

11 lg.learning 

Đặt là phân phối trên các cặp bit / chuỗi { 0 , 1 } d × { 0 , 1 } và đặt C là tập hợp các hàm có giá trị boolean f : { 0 , 1 } d → { 0 , 1 } . Với …

11 reference-request  machine-learning  lg.learning 

Người ta biết rằng đối với một lớp khái niệm CC\mathcal{C} có kích thước VC , nó có đủ các ví dụ được gắn nhãn học . Tôi không rõ liệu thuật toán học PAC (sử dụng nhiều mẫu này) là đúng hay không đúng? Trong sách giáo khoa của …

11 machine-learning  boolean-functions  lg.learning  vc-dimension  pac-learning 

Chúng ta hãy định nghĩa một lớp các hàm trên một tập hợp bit. Khắc phục hai bản phân phối "hợp lý" khác nhau (nếu bạn thích, khoảng cách thay đổi của chúng ít nhất là hoặc một cái gì đó tương tự).p , q εnnnp , qp,qp, qεϵ\epsilon Bây …

10 lg.learning 

Gần đây tôi đã đọc một số lượng lớn các giấy tờ CoLT. Mặc dù tôi không đấu tranh với các bài viết riêng lẻ (ít nhất là không nhiều hơn tôi thường đấu tranh với các bài viết lý thuyết khác), tôi không cảm thấy mình nắm bắt được …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  survey  books