Вопросы с тегом «machine-learning»

Формула Vapnik-Chervonenkis (VC) -мерности для нейронных сетей варьируется от до , с в худшем случае, где - число ребер, а это количество узлов. Количество обучающих выборок, необходимых для строгой гарантии обобщения, линейно зависит от VC-измерения.O ( E)O(E)O(E)O ( E2)O(E2)O(E^2)O ( E2В2)O(E2V2)O(E^2V^2)ЕEEВVV Это означает, что для сети с миллиардами ребер, как …

87 machine-learning  vc-dimension 

Обсуждая некоторые темы начального уровня сегодня, в том числе использование генетических алгоритмов; Мне сказали, что исследования в этой области действительно замедлились. Причина была в том, что большинство людей сосредоточено на машинном обучении и интеллектуальном анализе данных. Обновление: это точно? И если да, то какие преимущества дает ОД / ДМ по …

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

В своей основополагающей работе 1987 года Дана Англуин представляет алгоритм полиномиального времени для изучения DFA из запросов членства и теоретических запросов (контрпримеры к предлагаемому DFA). Она показывает, что если вы пытаетесь выучить минимальный DFA с состояниями, а ваш самый большой контрпример имеет длину , то вам нужно выполнить членских запросов …

33 algorithms  learning-theory  machine-learning 

Полностью связанные (по крайней мере слой за слоем с более чем 2 скрытыми слоями) сети Backprop являются универсальными учащимися. К сожалению, они часто не спешат учиться и имеют тенденцию переусердствовать или имеют неудобные обобщения. Из дурачения с этими сетями я заметил, что обрезка некоторых ребер (так что их вес равен …

29 machine-learning  network-topology  neural-networks 

Мне любопытно определить подход к алгоритму «предложенных друзей». У Facebook есть функция, с помощью которой он будет рекомендовать вам людей, с которыми, по его мнению, вы можете быть знакомы. Эти пользователи обычно (исключая крайние случаи, когда пользователь специально рекомендует друга ) имеют очень похожую сеть на себя. То есть количество …

29 algorithms  machine-learning  modelling  social-networks 

В настоящее время я играю с прогнозами временных рядов (специально для Forex). Я видел несколько научных работ о сетях эхо-состояний, которые применяются к прогнозу Forex. Существуют ли другие хорошие алгоритмы машинного обучения для этой цели? Также было бы интересно извлечь «прибыльные» модели из временных рядов.

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

Википедия, а также другие источники, которые я обнаружил в списке voidтипа C как тип единицы, а не пустой тип. Мне кажется, что это сбивает с толку, так как мне кажется, что оно voidлучше подходит под определение пустого / нижнего типа voidНасколько я могу судить, ценности не обитают . Функция с …

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 

Я пытаюсь понять методы кластеризации. Что я думаю, я понял: При контролируемом обучении данные категорий / меток, которым назначены данные, известны до вычисления. Таким образом, метки, классы или категории используются для того, чтобы «изучить» параметры, которые действительно важны для этих кластеров. При неконтролируемом обучении наборы данных присваиваются сегментам, а кластеры …

28 machine-learning  data-mining  clustering 

У меня есть набор пар. Каждая пара имеет форму (x, y), так что x, y принадлежат целым числам из диапазона [0,n). Итак, если n равно 4, то у меня есть следующие пары: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) У меня уже есть пары. Теперь я должен построить комбинацию, используя n/2пары, …

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 

Я много изучал, и они говорят, что переосмысление действий в машинном обучении - это плохо, но наши нейроны действительно становятся очень сильными и находят лучшие действия / чувства, по которым мы идем или которых избегаем, плюс можно уменьшить / увеличить из плохого / хорошо от плохих или хороших триггеров, что …

27 machine-learning  statistics 

Одним из гиперпараметров для сетей LSTM является температура. Что это такое?

25 machine-learning  neural-networks 

В чем разница между нейронной сетью, системой глубокого обучения и сетью глубокого убеждения? Насколько я помню, ваша базовая нейронная сеть представляет собой 3-х уровневую штуку, и я описал Deep Belief Systems как нейронные сети, расположенные друг над другом. До недавнего времени я не слышал о системах глубокого обучения, но я …

23 machine-learning  neural-networks  boltzmann-machine 

Орлы - рок-супергруппа 70-х и 80-х годов, ответственная за такую ​​классику, как Hotel California . У них два отличительных звука: один, где присутствует гитарист Джо Уолш (например, в Life in the Fast Lane ), и другой, где он отсутствует. Последние песни имеют заметно более мрачный / скучный вид. Мне любопытно …

23 machine-learning  modelling 

Я понимаю теорию, лежащую в основе байесовских сетей, и мне интересно, что нужно для ее создания на практике. Скажем для этого примера, что у меня есть байесовская (направленная) сеть из 100 дискретных случайных величин; каждая переменная может принимать одно из 10 значений. Сохраняю ли я все узлы в группе обеспечения …

22 data-structures  machine-learning 

В большинстве реализаций генетических алгоритмов основное внимание уделяется кроссоверу и мутации. Но так или иначе, большинство из них не учитывают диплоидную (доминантную / рецессивную) природу генов. Что касается моего (ограниченного) понимания, доминантный / рецессивный характер генов является очень важным фактором при определении фактических характеристик организма. Итак, мой вопрос: почему диплоидная …

20 machine-learning  genetic-algorithms