Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»

Tôi đã chỉ định cho học sinh của mình bài toán tìm tam giác phù hợp với tập hợp điểm trong R 2 , được dán nhãn ± 1 . (Một tam giác T là phù hợp với mẫu nhãn nếu T chứa tất cả các tích cực và không …

13 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry 

Các thuật toán di truyền phát triển trong ít thế hệ hơn với dân số lớn hơn, nhưng cũng mất nhiều thời gian hơn để tính toán một thế hệ. Có một số dòng hướng dẫn để cân bằng hai yếu tố đó, để đi đến một giải pháp khả …

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

Tôi đã hỏi câu hỏi này trong hỏi đáp được xác thực chéo nhưng dường như nó có liên quan đến CS nhiều hơn Thống kê. Bạn có thể cho tôi ví dụ về các thuật toán học máy học từ các thuộc tính thống kê của tập dữ liệu …

13 lg.learning  machine-learning 

Giả sử chúng ta có một mạng nơ ron chuyển tiếp nguồn cấp một lớp với k đầu vào và một đầu ra. Nó tính toán một hàm từ , khá dễ dàng để thấy rằng điều này có ít nhất sức mạnh tính toán tương tự như A C …

13 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  ne.neural-evol 

Bối cảnh: Trong học máy, chúng ta thường làm việc với các mô hình đồ họa để biểu diễn các hàm mật độ xác suất chiều cao. Nếu chúng ta loại bỏ ràng buộc mà mật độ tích hợp (tổng) thành 1, chúng ta sẽ có được một hàm năng …

13 reference-request  machine-learning  lg.learning  boolean-functions 

Một số vấn đề trong thế giới thực đã được giải quyết bằng thuật toán di truyền là gì? Vấn đề là gì? Các bài kiểm tra thể dục được sử dụng để giải quyết vấn đề này là gì?

13 ds.algorithms  machine-learning  ai.artificial-intel  application-of-theory  ne.neural-evol 

Giả sử chúng ta có biểu diễn vectơ của bất kỳ số nguyên nào có độ lớn n, V_n Vector này là đầu vào cho một thuật toán học máy. Câu hỏi đầu tiên: Đối với loại biểu diễn nào có thể tìm hiểu tính nguyên thủy / tính tổng …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

Bổ đề Johnson-Lindenstrauss cho phép người ta biểu diễn các điểm trong không gian chiều cao thành các điểm ở chiều thấp hơn. Khi tìm các không gian chiều thấp hơn phù hợp nhất, một kỹ thuật tiêu chuẩn là tìm phân tách giá trị số ít và sau đó …

12 machine-learning 

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 

Trên cs.stackexchange tôi đã hỏi về thư viện alalaird scala trên github, suy đoán tại sao họ có thể cần một gói đại số trừu tượng. Trang github có một số manh mối: Việc triển khai Monoids cho các thuật toán xấp xỉ thú vị, chẳng hạn như bộ lọc …

11 soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases 

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 

Tôi quen thuộc với thuật toán giảm độ dốc có thể tìm thấy mức tối thiểu (tối đa) cục bộ của một hàm nhất định. Có bất kỳ sửa đổi nào về độ dốc gốc cho phép tìm tối thiểu tuyệt đối (tối đa), trong đó chức năng có một …

11 ds.algorithms  approximation-algorithms  machine-learning