Вопросы с тегом «lg.learning»

Я думаю о следующей проблеме: я хочу найти регулярное выражение, которое соответствует определенному набору строк (например, действительные адреса электронной почты) и не соответствует другим (недействительные адреса электронной почты). Предположим, что под регулярным выражением мы подразумеваем некоторый четко определенный конечный автомат, я не знаком с точной терминологией, но давайте договоримся о …

43 np-hardness  fl.formal-languages  lg.learning  regular-expressions 

Мы знаем, что (см., Например, теоремы 1 и 3 из [1]), грубо говоря, при подходящих условиях функции, которые могут быть эффективно вычислены машиной Тьюринга за полиномиальное время («эффективно вычисляемое»), могут быть выражены полиномиальными нейронными сетями. с разумными размерами, и, таким образом, может быть изучен с полиномиальной сложностью выборки («обучаемость») при …

28 cc.complexity-theory  np-hardness  machine-learning  turing-machines  lg.learning 

Машине PHPHPH предоставляется оракулу доступ к случайной булевой функции f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f:\{0,1\}^n \to \{ -1,1 \} и двум спектрам Фурье ggg и hhh . Спектры Фурье функции fff определяются как F:{0,1}n→RF:{0,1}n→RF:\{0,1\}^n \to R : F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=\sum_{x\in\{0,1\}^n} (-1)^\left( s\cdot x \mod\ 2 \right) f(x) Один из или является истинным спектром Фурье для …

26 cc.complexity-theory  lg.learning  boolean-functions  fourier-analysis 

Знаковый ранг матрицы A с элементами + 1, -1 является наименьшим рангом (по реалам) матрицы B, которая имеет такой же шаблон знака, что и A (то есть для всех i , к ). Это понятие важно в сложности общения и теории обучения.Aя жВя ж> 0AяJВяJ>0A_{ij}B_{ij}>0я , джя,Ji,j Мой вопрос: существуют …

25 lg.learning  open-problem  communication-complexity  matrices 

Существует большое количество литературы по «тестированию свойств» - проблеме создания небольшого числа запросов черного ящика к функции чтобы различать два случая:f:{0,1}n→Rf:{0,1}n→Rf\colon\{0,1\}^n \to R является членом некоторого класса функций CfffCC\mathcal{C} является ε -far из каждой функции в классе C .fffεε\varepsilonCC\mathcal{C} Диапазон функции иногда является логическим: R = { 0 , 1 …

20 reference-request  lg.learning  metrics  property-testing  black-box 

Вот абстракция проблемы онлайн обучения / бандита, над которой я работал летом. Я не видел подобной проблемы раньше, и это выглядит довольно интересно. Если вы знаете о любой связанной работе, я был бы признателен за ссылки. Проблема Параметр для многоруких бандитов. У тебя есть N рук. У каждой руки есть …

19 machine-learning  lg.learning  online-learning 

«Онлайн выпуклая оптимизация» Зинкевича ( http://www.cs.cmu.edu/~maz/publications/ICML03.pdf ) обобщает алгоритмы обучения «минимизация сожаления» от линейных настроек до выпуклой настройки и дает хорошее «внешнее сожаление» , Есть ли подобное обобщение для внутреннего сожаления? (Я не совсем уверен даже, что именно это будет означать.)

19 lg.learning  online-learning 

Я пытаюсь понять сложность функций, которые можно выразить через пороговые элементы, и это привело меня к . В частности, мне интересно, что в настоящее время известно об обучении в , так как я не эксперт в этой области.TC0TC0\mathsf{TC}^0TC0TC0\mathsf{TC}^0 На данный момент я обнаружил, что: Все из могут быть изучены в …

16 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  lg.learning  boolean-functions 

Рассмотрим (X,≤)(X,≤)(X, \leq) конечное множество по элементам, а - неизвестный монотонный предикат над (т. Е. Для любого , , если и то ). Я могу оценить , предоставив один узел и выяснив, выполняется ли или нет. Моя цель - точно определить множество узлов x ∈ X, таких что P ( …

15 ds.algorithms  lg.learning  partial-order  search-problem  order-theory 

Изменить: Поскольку я не получил никаких ответов / комментариев в течение недели, я хотел бы добавить, что я рад услышать что-нибудь о проблеме. Я не работаю в этом районе, поэтому, даже если это простое наблюдение, я могу не знать его. Даже комментарий типа «Я работаю в этом районе, но я …

15 reference-request  machine-learning  lg.learning 

Фон Функции в могут быть изучены PAC в квазиполиномиальном времени с помощью классического алгоритма, который требует случайно выбранных запросов, чтобы изучить схему глубины d [1]. Если нет факторинг-алгоритма , то это оптимально [2]. Конечно, на квантовом компьютере мы знаем, как учитывать, поэтому эта нижняя граница не помогает. Кроме того, оптимальный …

15 quantum-computing  lg.learning  machine-learning  open-problem  ne.neural-evol 

Какова наиболее известная сложность запроса алгоритма обучения Голдрайха-Левина? Лекционные заметки из блога Лука Тревисан в , леммы 3, утверждает его как . Это самый известный с точки зрения зависимости от п ? Буду особенно благодарен за ссылку на цитируемый источник!O ( 1 / ϵ4журнал nн )О(1/ε4Nжурнал⁡N)O(1/\epsilon^4 n \log n)NNn Смежный …

14 cc.complexity-theory  reference-request  lg.learning  fourier-analysis 

Я поставил перед своими учениками задачу нахождения треугольника, согласующегося с набором точек в R 2 , помеченных как ± 1 . (Треугольник Т является согласуется с меченым образцом , если Т содержит все положительные и ни один из негативных моментов, по предположению, образец допускает по меньшей мере , 1 соответствует …

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

Я задал этот вопрос в перекрестной проверке вопросов и ответов, но, похоже, он связан с CS гораздо больше, чем со статистикой. Можете ли вы привести примеры алгоритмов машинного обучения, которые изучают статистические свойства набора данных, а не отдельные наблюдения, то есть используют статистическую модель запросов ?

13 lg.learning  machine-learning 

Справочная информация: В машинном обучении мы часто работаем с графическими моделями, чтобы представить функции плотности с высокой размерностью. Если отбросить ограничение на интеграцию плотности (суммы) в 1, мы получим ненормализованную графо-структурированную энергетическую функцию . Предположим, у нас есть такая энергетическая функция , определенная на графе . Существует одна переменная для …

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