Perguntas com a marcação «machine-learning»

A fórmula de dimensão Vapnik – Chervonenkis (VC) para redes neurais varia de a , com O ( E 2 V 2 ) no pior caso, onde E é o número de arestas e V é o número de nós. O número de amostras de treinamento necessárias para ter uma …

86 machine-learning  vc-dimension 

Ao discutir alguns tópicos de introdução hoje, incluindo o uso de algoritmos genéticos; Disseram-me que a pesquisa realmente diminuiu nesse campo. O motivo foi que a maioria das pessoas está focada no aprendizado de máquina e na mineração de dados. Atualização: isso é preciso? E se sim, quais vantagens o …

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

Em seu artigo seminal de 1987, Dana Angluin apresenta um algoritmo polinomial de tempo para aprender um DFA a partir de consultas de membros e pesquisas de teoria (contra-exemplos a um DFA proposto). Ela mostra que, se você está tentando aprender um DFA mínimo com estados, e seu maior exemplo …

33 algorithms  learning-theory  machine-learning 

Redes backprop totalmente conectadas (pelo menos camada a camada com mais de 2 camadas ocultas) são aprendizes universais. Infelizmente, muitas vezes demoram a aprender e tendem a se ajustar demais ou a ter generalizações desajeitadas. Ao brincar com essas redes, observei que a remoção de algumas das bordas (para que …

29 machine-learning  network-topology  neural-networks 

Estou curioso em determinar uma abordagem para enfrentar um algoritmo de "amigos sugeridos". O Facebook possui um recurso no qual recomendará a você indivíduos com os quais acha que pode estar familiarizado. Esses usuários normalmente (excluindo os casos extremos nos quais um usuário recomenda especificamente a um amigo ) têm …

29 algorithms  machine-learning  modelling  social-networks 

Atualmente, estou brincando com previsões de séries temporais (especificamente para Forex). Eu já vi alguns artigos científicos sobre redes de estados de eco que são aplicados à previsão de Forex. Existem outros bons algoritmos de aprendizado de máquina para esse fim? Também seria interessante extrair padrões "lucrativos" das séries temporais.

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

A Wikipedia e outras fontes que eu encontrei listam o voidtipo de C como um tipo de unidade, em vez de um tipo vazio. Acho isso confuso, pois me parece que voidmelhor se ajusta à definição de um tipo vazio / inferior. Nenhum valor habita void, até onde eu sei. …

28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

Estou tentando entender os métodos de agrupamento. O que eu acho que entendi: No aprendizado supervisionado, os dados das categorias / etiquetas aos quais é atribuído são conhecidos antes do cálculo. Portanto, os rótulos, classes ou categorias estão sendo usados ​​para "aprender" os parâmetros realmente significativos para esses clusters. No …

28 machine-learning  data-mining  clustering 

Eu tenho um conjunto de pares. Cada par tem a forma (x, y) tal que x, y pertencem a números inteiros do intervalo [0,n). Portanto, se n é 4, tenho os seguintes pares: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) Eu já tenho os pares. Agora, eu tenho que construir uma …

28 algorithms  graphics  data-structures  computational-geometry  operating-systems  process-scheduling  algorithms  sorting  database-theory  relational-algebra  finite-model-theory  logic  automata  linear-temporal-logic  buchi-automata  complexity-theory  np-complete  decision-problem  machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic  formal-languages  formal-grammars  context-free 

Eu estudei esses lotes, e eles dizem que ajustar demais as ações no aprendizado de máquina é ruim, mas nossos neurônios se tornam muito fortes e encontram as melhores ações / sentidos pelos quais passamos ou evitamos, além de poderem ser des incrementados / incrementados de maus / good por …

27 machine-learning  statistics 

Um dos hiperparâmetros para redes LSTM é a temperatura. O que é isso?

25 machine-learning  neural-networks 

Qual é a diferença entre uma rede neural, um sistema de aprendizado profundo e uma rede de crenças profundas? Pelo que me lembro, sua rede neural básica é um tipo de coisa de três camadas, e eu tive os Deep Belief Systems descritos como redes neurais empilhadas umas sobre as …

23 machine-learning  neural-networks  boltzmann-machine 

O Eagles é um supergrupo de rock dos anos 70 e 80, responsável por clássicos como o Hotel California . Eles têm dois sons bastante distintos, um onde o guitarrista Joe Walsh está presente (por exemplo, em Life in the Fast Lane ) e outro em que ele está ausente. …

23 machine-learning  modelling 

Entendo a teoria por trás das redes bayesianas e estou me perguntando o que é preciso para construir uma na prática. Digamos, neste exemplo, que eu tenho uma rede bayesiana (dirigida) de 100 variáveis ​​aleatórias discretas; cada variável pode ter um de até 10 valores. Armazeno todos os nós em …

22 data-structures  machine-learning 

Esta pergunta foi migrada do Artificial Intelligence Stack Exchange porque pode ser respondida no Computer Science Stack Exchange. Migrou há 5 anos . Na maioria das implementações de algoritmos genéticos, o foco está no cruzamento e na mutação. Mas, de alguma forma, a maioria deles deixa de fora a natureza …

20 machine-learning  genetic-algorithms