Вопросы с тегом «machine-learning»

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 

Генетические алгоритмы развиваются в меньшем количестве поколений с большей популяцией, но также требуют больше времени для вычисления поколения. Существуют ли какие-то руководящие принципы для уравновешивания этих двух факторов, чтобы как можно скорее найти жизнеспособное решение? Кроме того, это лучшее место для вопроса?

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

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 

Допустим, у нас есть однослойная прямая нейронная сеть с k входами и одним выходом. Он вычисляет функцию из , довольно легко увидеть, что она имеет по крайней мере ту же вычислительную мощность, что и A C 0 . Просто для удовольствия мы назовем набор функций, вычислимых однослойной нейронной сетью, « …

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

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 

Какие проблемы реального мира были решены с использованием генетического алгоритма? В чем проблема? Какой фитнес-тест используется для решения этой проблемы?

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

Скажем, у нас есть векторное представление любого целого числа n, V_n Этот вектор является входом в алгоритм машинного обучения. Первый вопрос: для какого типа представлений можно узнать первичность / составность n, используя нейронную сеть или какое-либо другое ML-отображение векторов в биты. Это чисто теоретически - нейронная сеть может быть неограниченной …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

Лемма Джонсона-Линденштраусса позволяет представлять точки в многомерном пространстве в точки в более низком измерении. При нахождении низкоразмерных пространств наилучшего соответствия стандартная методика заключается в том, чтобы найти разложение по сингулярному значению и затем взять подпространство, порожденное наибольшим сингулярным значением. Когда интересно использовать Джонсона-Линденштраусса над СВД?

12 machine-learning 

у меня есть набор данных из тысяч точек и средство измерения расстояния между любыми двумя точками, но точки данных не имеют размерности. я хочу алгоритм, чтобы найти кластерные центры в этом наборе данных. Я полагаю, что поскольку данные не имеют измерений, центр кластера может состоять из нескольких точек данных и …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

Известно, что для обучения PAC существуют естественные классы понятий (например, подмножества списков решений), для которых существуют полиномиальные разрывы между сложностью выборки, необходимой для теоретического обучения информации неограниченным в вычислительном отношении учеником, и сложностью выборки, необходимой для полиномиального ученик времени (см., например, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=267489&dl=GUIDE или http://portal.acm.org/citation.cfm?id=301437 ) Эти результаты, похоже, зависят от …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

Вот проблема с похожим вкусом к изучению хунт: Входные данные: функция f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , представленная оракулом членства, то есть оракулом, который дал xxx , возвращает f(x)f(x)f(x) . Цель: Найти вложенный куб SSS из {0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n с объемом |S|=2n−k|S|=2n−k|S|=2^{n-k} такое, что |Ex∈Sf(x)|≥0.1|Ex∈Sf(x)|≥0.1\left|\mathbb{E}_{x \in S} f(x) \right| \ge 0.1 . Мы …

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

На cs.stackexchange я спросил о scala-библиотеке algebird на github, размышляя о том, почему им может понадобиться пакет абстрактной алгебры. Страница GitHub имеет несколько подсказок: Реализации Monoids для интересных алгоритмов аппроксимации, таких как фильтр Блума, HyperLogLog и CountMinSketch. Они позволяют вам думать об этих изощренных операциях, как о числах, которые вы …

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

Немного предыстории: Я заинтересован в поиске «менее известных» нижних границ (или результатов твердости) для задачи «Обучение с ошибками» (LWE) и их обобщений, таких как «Обучение с ошибками над кольцами». Для конкретных определений и т. Д., Вот хороший обзор Регева: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf Стандартный тип (R) предположения в стиле LWE заключается в (возможно, …

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

Дана Англюин ( 1987 ; pdf ) определяет модель обучения с помощью запросов на членство и теоретических запросов (контрпримеры к предложенной функции). Она показывает, что регулярный язык, представленный минимальным DFA из состояний, может быть изучен за полиномиальное время (где предложенные функции - DFA) с запросами на членство и не более …

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

Я знаком с алгоритмом градиентного спуска, который может найти локальный минимум (максимум) данной функции. Есть ли какая-либо модификация градиентного спуска, которая позволяет найти абсолютный минимум (максимум), где функция имеет несколько локальных экстремумов? Существуют ли общие методы, как улучшить алгоритм, который может найти локальный экстремум, для нахождения абсолютного экстремума?

11 ds.algorithms  approximation-algorithms  machine-learning