Perguntas com a marcação «machine-learning»

DDD{0,1}d×{0,1}{0,1}d×{0,1}\{0,1\}^d\times \{0,1\}CCCf:{0,1}d→{0,1}f:{0,1}d→{0,1}f:\{0,1\}^d\rightarrow\{0,1\}f∈Cf∈Cf \in CO P T ( C , D ) = min f ∈ C e r r ( f , D )e r r ( f, D ) = Pr( x , y) ∼ D[ f( X ) ≠ y]err(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D) = \Pr_{(x,y) \sim D}[f(x) \neq y]O PT( C, …

11 reference-request  machine-learning  lg.learning 

É sabido que, para uma classe conceitual com a dimensão VC , basta obter exemplos rotulados para o PAC learn . Não está claro para mim se o algoritmo de aprendizado do PAC (que usa essas muitas amostras) é adequado ou impróprio? Nos livros de Kearns e Vazirani, bem como …

11 machine-learning  boolean-functions  lg.learning  vc-dimension  pac-learning 

Recentemente, tenho lido um número decente de artigos do CoLT. Embora eu não lute com os trabalhos individuais (pelo menos não mais do que normalmente luto com outros trabalhos teóricos), não sinto que tenha uma boa compreensão ampla do campo como um todo. Existe um texto padrão, pesquisas ou notas …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  survey  books 

Estou bastante familiarizado com a teoria por trás do VC-Dimension, mas agora estou analisando os recentes (últimos 10 anos) avanços na teoria estatística da aprendizagem: médias (locais) de Rademacher, lema de classe finita de Massart, números de cobertura, encadeamento, Dudley's Teorema, Pseudodimensão, Dimensão Fat Shattering, Números de Embalagem, Composição de …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  books  vc-dimension 

É sabido que, para a aprendizagem clássica do PAC, exemplos de são necessários para obter um erro vinculado a whp, onde é a dimensão VC da classe conceitual.ε dΩ ( d/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Sabe-se que exemplos de são necessários no caso agnóstico?Ω ( d/ ε2)Ω(d/ε2)\Omega(d/\varepsilon^2)

10 lg.learning  machine-learning 

Quais classificadores de aprendizado de máquina são os mais paralelizáveis? Se você tivesse um problema de classificação difícil, tempo limitado, mas uma LAN decente de computadores para trabalhar, com quais classificadores você tentaria? Por um lado, parece-me com alguns classificadores padrão que eu conheço da pilha acima, mas posso estar …

10 lg.learning  machine-learning  dc.parallel-comp 

Especificamente, estou pedindo recursos para aprender sobre sistemas de aprendizado de máquina que podem atualizar suas respectivas redes de crenças (ou equivalente) durante a operação. Eu já encontrei alguns, embora não os tenha marcado como favorito. Como você pode imaginar, é um tópico bastante desafiador para pesquisar na internet.

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  ai.artificial-intel  online-learning 

Após os sucessos mais recentes e mais recentes das redes neurais nos jogos de tabuleiro, parece que o próximo objetivo que estabelecemos poderia ser algo mais útil do que derrotar humanos em Starcraft. Mais precisamente, eu me perguntava se As redes neurais podem ser treinadas para resolver problemas algorítmicos clássicos? …

9 cc.complexity-theory  ds.algorithms  machine-learning  ne.neural-evol 

As florestas aleatórias têm uma reputação entre os praticantes de estar entre as técnicas de classificação mais eficazes. No entanto, não os encontramos muito na literatura teórica da aprendizagem, da qual suponho uma ausência de resultados teóricos profundos. Se alguém quisesse mergulhar nessa teoria, por onde começar?

9 machine-learning  lg.learning 

Suponha que eu tenha pontos em . Isso induz um diagrama de Voronoi. Se eu atribuir a cada um dos pontos um rótulo , eles induzirão uma função binária em . Pergunta: qual é a dimensão VC de todas essas funções binárias possíveis induzidas por alguns pontos e alguma rotulagem …

9 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry  high-dimensional-geometry 

Background––––––––––––––Background_\underline{\bf Background} Em 2005, Regev [1] introduziu o problema de Aprendizagem com Erros (LWE), uma generalização do problema de Paridade de Aprendizagem com Erros. A suposição da dureza desse problema para certas opções de parâmetro agora está subjacente às provas de segurança para uma série de sistemas de criptografia pós-quantum …

9 cc.complexity-theory  ds.algorithms  cr.crypto-security  machine-learning  open-problem 

Estou pesquisando a dimensão VC do seguinte sistema definido. Universo tal que U ⊆ R 3 . No sistema de conjuntos R, cada conjunto S ∈ R corresponde a uma esfera em R 3, de modo que o conjunto S contém um elemento em U se e somente se a …

9 cg.comp-geom  machine-learning  vc-dimension 

Quero dizer especificamente famílias de idiomas que admitem seqüências arbitrariamente longas - não conjunções sobre n bits ou listas de decisão ou qualquer outra linguagem "simples" contida em {0,1} ^ n. Estou perguntando sobre as linguagens regulares "teóricas dos autômatos", em oposição às linguagens "teóricas da lógica": algo como as …

9 automata-theory  machine-learning  lg.learning 

Existe algum resultado mostrando que os modelos (por exemplo, SVM, Neural-Net, kNN, etc) terão dificuldade em aprender instâncias "raras" / fenômenos da cauda?

8 machine-learning  lg.learning  pac-learning 

No problema dos especialistas, especialistas fornecem previsões binárias diariamente e você precisa prever se choverá amanhã.nnn Ou seja, no dia , você conhece as previsões passadas dos especialistas, o tempo real para os dias 1 , 2 , … te as previsões para amanhã, e precisa prever se choverá no …

8 ds.algorithms  machine-learning