Perguntas com a marcação «machine-learning»

Eu atribuído meus alunos o problema de encontrar um triângulo consistente com uma coleção de pontos em R 2 , rotulado com ± 1 . (Um triângulo T é consistente com a amostra rotulada se T contém todos os pontos positivos e nenhum dos pontos negativos; por suposição, a amostra …

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

Os algoritmos genéticos evoluem em menos gerações com uma população maior, mas também levam mais tempo para computar uma geração. Existem algumas diretrizes para equilibrar esses dois fatores, a fim de chegar a uma solução viável o mais rápido possível? Além disso, este é o melhor lugar para a pergunta?

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

Fiz essa pergunta em perguntas e respostas cruzadas validadas, mas parece que ela está relacionada ao CS muito mais que o Statistics. Você pode me dar exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina que aprendem com as propriedades estatísticas do conjunto de dados e não com as próprias observações individuais, …

13 lg.learning  machine-learning 

Digamos que temos uma rede neural de avanço de camada única com k entradas e uma saída. Calcula uma função de , é bastante fácil ver que isso tem pelo menos o mesmo poder computacional que . Apenas por diversão, chamaremos o conjunto de funções computável por uma rede neural …

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

Antecedentes: No aprendizado de máquina, geralmente trabalhamos com modelos gráficos para representar funções de densidade de probabilidade dimensional alta. Se descartamos a restrição de que uma densidade se integra (soma) a 1, obtemos uma função de energia estruturada em gráfico não normalizada . Suponha que tenhamos uma função energética, , …

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

Quais são alguns problemas do mundo real que foram resolvidos usando um algoritmo genético? Qual é o problema? Qual é o teste de aptidão utilizado para resolver este problema?

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

Digamos que temos uma representação vetorial de qualquer número inteiro de magnitude n, V_n Esse vetor é a entrada para um algoritmo de aprendizado de máquina. Primeira pergunta: para que tipo de representações é possível aprender a primalidade / composição de n usando uma rede neural ou algum outro mapeamento …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

O lema Johnson-Lindenstrauss permite representar pontos em um espaço de alta dimensão em pontos de menor dimensão. Ao encontrar espaços dimensionais inferiores de melhor ajuste, uma técnica padrão é encontrar a decomposição do valor singular e, em seguida, pegar o subespaço gerado pelos maiores valores singulares. Quando é do interesse …

12 machine-learning 

Eu tenho um conjunto de dados de milhares de pontos e um meio de medir a distância entre dois pontos, mas os pontos de dados não têm dimensionalidade. Eu quero um algoritmo para encontrar centros de cluster neste conjunto de dados. Eu imagino que, como os dados não têm dimensões, …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

Sabe-se que, para a aprendizagem do PAC, existem classes de conceitos naturais (por exemplo, subconjuntos de listas de decisão) para as quais existem lacunas polinomiais entre a complexidade da amostra necessária para o aprendizado da teoria da informação por um aprendiz computacionalmente ilimitado e a complexidade da amostra necessária para …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

Aqui está um problema com um sabor semelhante ao aprendizado de juntas: Entrada: Uma função , representada por um oracle de associação, ou seja, um oracle que forneceu , retorna .f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\}xxxf(x)f(x)f(x) Objetivo: Encontre um subcubo de com volume modo que . Assumimos que esse subcubo exista.SSS{0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n|S|=2n−k|S|=2n−k|S|=2^{n-k}|Ex∈Sf(x)|≥0.1|Ex∈Sf(x)|≥0.1\left|\mathbb{E}_{x \in …

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

No cs.stackexchange , perguntei sobre a biblioteca algebird scala no github, especulando por que eles precisam de um pacote de álgebra abstrata. A página do github tem algumas dicas: Implementações de Monoids para algoritmos de aproximação interessantes, como filtro Bloom, HyperLogLog e CountMinSketch. Isso permite que você pense nessas operações …

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

Alguns antecedentes: Estou interessado em encontrar limites inferiores "menos conhecidos" (ou resultados de dureza) para o problema de Aprendizagem com erros (LWE) e generalizações dos mesmos, como Aprender com erros por anéis. Para definições específicas, etc., aqui está uma boa pesquisa da Regev: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf O tipo padrão de suposição no …

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

Dana Angluin ( 1987 ; pdf ) define um modelo de aprendizado com perguntas sobre membros e questões teóricas (contra-exemplos a uma função proposta). Ela mostra que uma linguagem regular representada por um DFA mínimo de estados pode ser aprendida em tempo polinomial (onde as funções propostas são DFAs) com …

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

Estou familiarizado com o algoritmo de descida de gradiente, que pode encontrar o mínimo local (máximo) de uma determinada função. Existe alguma modificação na descida do gradiente que permita encontrar o mínimo absoluto (máximo), onde a função possui vários extremos locais? Existem técnicas gerais, como aprimorar um algoritmo que pode …

11 ds.algorithms  approximation-algorithms  machine-learning