Perguntas com a marcação «machine-learning»

Quais algoritmos de aprendizado de máquina (além dos SVM) usam o princípio de minimização de risco estrutural ?

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Estou investigando a aprendizagem do PAC (teoria da aprendizagem computacional) como iniciante, sem nenhum conhecimento prévio de aprendizado de máquina / IA. Estou investigando o modelo principalmente de um ponto de vista histórico. Para isso, as coisas mais importantes são, obviamente, os resultados baseados no modelo. Existem documentos suficientes por …

9 machine-learning 

Suponha que você estenda o Cálculo de construções com "furos" - ou seja, trechos incompletos de código que você ainda não preencheu. Gostaria de saber se existe um algoritmo para preencher essas funções automaticamente. Por exemplo (usando a sintaxe de Morte ): Caso A: λ (pred : ?) -> λ …

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Recentemente, conversei com um amigo sobre um site que propunha desafios regex, combinando principalmente um grupo de palavras com uma propriedade especial. Ele estava procurando por um regex que corresponda a cadeias de caracteres como ||||||||onde o número de |é primo. Eu imediatamente disse a ele que nunca funcionaria, porque …

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 

Eu implementei uma rede neural (usando CUDA) com 2 camadas. (2 neurônios por camada). Estou tentando fazê-lo aprender duas funções polinomiais quadráticas simples usando a retropropagação . Mas, em vez de convergir, é divergente (a saída está se tornando infinita) Aqui estão mais alguns detalhes sobre o que eu tentei: …

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Eu sou um graduado em CS (mas não sei muito sobre IA, mas não fiz nenhum curso sobre ela, e definitivamente nada sobre NN até recentemente), que está prestes a fazer um projeto escolar em AI, então escolho alguns tópicos sobre indução gramatical (da linguagem livre de contexto e talvez …

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Recentemente, aprendi sobre o Q-learning, uma técnica de aprendizado por reforço que estima diretamente o valor esperado de uma ação em um estado. Gostaria de saber se existem técnicas para fazer "aprendizado dinâmico", a fim de estimar a dinâmica de um sistema. Um agente de "aprendizado dinâmico" pode escolher ações …

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Muitas funções de ativação em redes neurais (sigmóide, tanh, softmax) são monotônicas, contínuas e diferenciáveis ​​(exceto algumas podem ser alguns pontos em que a derivada não existe). Entendo o motivo da continuidade e diferenciabilidade, mas realmente não consigo entender o motivo da monotonidade.

8 machine-learning  neural-networks 

O modelo de aprendizado provavelmente aproximadamente correto (PAC) é definido como: Uma classe de conceito CCC é dito ser aprendido por PAC se existe um algoritmo AAA e uma função polinomial poly(⋅,⋅,⋅,⋅)poly(·,·,·,·)poly(·,·,·,·)de modo que, para qualquer e , para todas as distribuições em e para qualquer conceito-alvo , o seguinte …

8 machine-learning 

Vários algoritmos populares de aprendizado de máquina, como regressão logística ou redes neurais, exigem que suas entradas sejam numéricas. O que me interessa é como você faz esses algoritmos funcionarem em entradas não numéricas (como seqüências de caracteres curtas). Como exemplo, digamos que estamos construindo um sistema de classificação de …

8 machine-learning  data-mining 

Em algumas ocasiões, treinei redes neurais (redes de propagação traseira) com alguns conjuntos de dados bastante complicados (posições de gamão e OCR). Ao fazer isso, parece que muito do trabalho envolve a tentativa de configurações diferentes das redes, a fim de encontrar a configuração ideal para o aprendizado. Freqüentemente, há …

8 machine-learning  neural-networks  learning-theory 

Sou muito novo em redes neurais e tenho tentado descobrir algumas coisas. Então, digamos que você encontre uma rede neural com 100 entradas, uma camada oculta com 200 nós e 32 saídas. Digamos também que você, o "descobridor" dessa instância específica de uma rede neural, é capaz de ler os …

8 machine-learning  neural-networks 

Então, eu estou lendo "Introdução ao Machine Learning" 2ª edição, por Bishop, et. todos. Na página 27 eles discutem a dimensão Vapnik-Chervonenkis, que é, "O número máximo de pontos que podem ser destruídos por H [a classe de hipóteses] é chamado de dimensão Vapnik-Chervonenkis (VC) de H, é designado VC …

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Eu trabalho em energia renovável. Minha empresa coleta muitos dados de equipamentos. Isso normalmente inclui dados do processo (como temperatura do transformador, tensões de linha, correntes, etc.) e alarmes discretos (por exemplo, disparo do disjuntor, valores de alarme do inversor, alarme de superaquecimento do transformador). Este é um exemplo aproximado …

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Na era do Windows XP, ao configurar a fala / ditado embutido no sistema operacional Windows, tive que falar um monte de amostras de texto programadas no mecanismo de fala em texto para personalizar meu perfil de voz. Hoje, com mecanismos de fala para texto em rede como Siri ou …

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