Вопросы с тегом «machine-learning»

Мой доктор философии в чистой математике, и я признаю, что я не знаю много (то есть ничего) о теоретической CS. Однако я начал изучать неакадемические варианты своей карьеры и, знакомясь с машинным обучением, наткнулся на утверждения типа «Никто не понимает, почему нейронные сети работают хорошо», что мне показалось интересным. По …

52 machine-learning 

Я преподаю курс продвинутых алгоритмов и хотел бы включить некоторые темы, связанные с машинным обучением, которые будут интересны моим студентам. В результате я хотел бы услышать мнение людей о наиболее интересных / лучших алгоритмических результатах в области машинного обучения. Потенциально сложным ограничением является то, что у студентов не будет каких-либо …

30 ds.algorithms  machine-learning  teaching 

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 

Давайте посмотрим на будущее через 30 лет. Давайте будем оптимистичными и предположим, что области, связанные с машинным обучением, продолжают развиваться так же быстро, как мы видели за последние 10 лет. Это было бы здорово, но какова будет роль традиционной алгоритмики в таком будущем? Здесь под «традиционной алгоритмикой» я подразумеваю обычный …

23 ds.algorithms  soft-question  machine-learning 

Во время тестирования свойств графов, алгоритм запрашивает целевой график на наличие или отсутствие ребер и потребностей , чтобы определить , либо имеет ли целевые определенное свойство или εε\epsilon -far от того , свойства. (Алгоритм можно попросить преуспеть с 1-сторонней или 2-сторонней ошибкой.) Граф имеет εε\epsilon -далее от того, чтобы иметь …

22 cc.complexity-theory  machine-learning  query-complexity  property-testing 

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 

В настоящее время я изучаю математику. Однако я не думаю, что хочу стать профессиональным математиком в будущем. Я подумываю применить свои знания математики для исследований в области искусственного интеллекта. Однако я не уверен, сколько курсов по математике мне следует пройти. (И каким курсам по теории КС я должен следовать.) Из …

19 soft-question  machine-learning  ai.artificial-intel 

Можно ли алгоритмически проверить, является ли вычисляемое число рациональным или целым? Другими словами, возможно ли для библиотеки, которая реализует вычислимые числа, предоставлять функции isIntegerили isRational? Я предполагаю, что это невозможно, и что это как-то связано с тем, что невозможно проверить, равны ли два числа, но я не вижу, как это …

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 

Мы знаем (на данный момент около 40 лет, спасибо Адлеману, Беннету и Джиллу), что включение BPP P / poly и еще более сильное BPP / poly P / poly имеют место. «/ Poly» означает, что мы работаем неравномерно (отдельная схема для каждой входной длины ), в то время как P …

16 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  derandomization 

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 

Из теоремы универсального приближения известно, что нейронная сеть с хотя бы одним скрытым слоем и произвольной функцией активации может аппроксимировать любую непрерывную функцию. Какие есть еще модели, которые также являются универсальными аппроксиматорами функций?

15 machine-learning  function  approximation 

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 

Было доказано, что распространение убеждений является очень мощным методом исследования вероятностных графических моделей. Однако я ничего не знаю о BP, сравнимом с методами MCMC, где у нас могут быть полностью полиномиальные схемы рандомизированной аппроксимации (FPRAS) для # P-полных задач. Может ли кто-нибудь указать мне на некоторые ссылки?

14 cc.complexity-theory  reference-request  graph-algorithms  machine-learning  st.statistics 

Мне кажется, что специалисты по машинному обучению / интеллектуальному анализу данных знакомы с P и NP, но редко говорят о некоторых более тонких классах сложности (например, NC, BPP или IP) и их последствиях для эффективного анализа данных. Есть ли какой-нибудь обзор работы, выполняющей это?

13 cc.complexity-theory  reference-request  machine-learning 

Алгоритм тестирования распределения для свойства распределения P (которое является лишь некоторым подмножеством всех распределений по [n]) разрешает доступ к выборкам в соответствии с некоторым распределением D и должен решить (whp), если или ( здесь, как правило, расстояние). Наиболее распространенным показателем сложности является количество выборок, используемых алгоритмом.D∈PD∈PD\in Pd(D,P)>ϵd(D,P)>ϵd(D,P)>\epsilondddℓ1ℓ1\ell_1 Теперь в стандартном …

13 cc.complexity-theory  machine-learning  query-complexity  property-testing