Perguntas com a marcação «machine-learning»

Questões teóricas sobre o aprendizado de máquina, especialmente a teoria da aprendizagem computacional, incluindo a teoria algorítmica da aprendizagem, a aprendizagem do PAC e a inferência bayesiana

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Funções que não são eficientemente computáveis, mas que podem ser aprendidas
Sabemos que (ver, por exemplo, Teoremas 1 e 3 de [1]), grosso modo, sob condições adequadas, funções que podem ser computadas eficientemente pela máquina de Turing em tempo polinomial ("computável eficientemente") podem ser expressas por redes neurais polinomiais com tamanhos razoáveis ​​e, portanto, pode ser aprendido com a complexidade da …
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O Problema de Warren Buffett
Aqui está uma abstração de um problema de aprendizado / bandido on-line em que estive trabalhando no verão. Eu nunca vi um problema como esse antes e parece bastante interessante. Se você conhece algum trabalho relacionado, eu gostaria de receber referências. O problema A configuração é a de bandidos com …
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É possível testar se um número computável é racional ou inteiro?
É possível testar algoritmicamente se um número computável é racional ou inteiro? Em outras palavras, seria possível para uma biblioteca que implementa números computáveis ​​fornecer as funções isIntegerou isRational? Suponho que isso não seja possível e que isso esteja de alguma forma relacionado ao fato de que não é possível …
18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 
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Aproximação da função universal
É conhecido pelo teorema da aproximação universal que uma rede neural com até uma única camada oculta e uma função de ativação arbitrária pode aproximar-se de qualquer função contínua. Que outros modelos existem também que são aproximadores de funções universais
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Garantias teóricas para tempos de execução dos métodos de propagação de crenças?
A propagação de crenças tem se mostrado um método muito poderoso através da pesquisa em modelos gráficos probabilísticos. No entanto, eu não sei nada sobre a BP que seja comparável aos métodos MCMC, onde podemos ter esquemas de aproximação aleatória totalmente polinomiais (FPRAS) para problemas de # P-complete. Alguém poderia …
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