Pytania otagowane jako machine-learning

Pytania dotyczące algorytmów komputerowych, które automatycznie wykrywają wzorce w danych i podejmują na ich podstawie dobre decyzje.

7
Dlaczego głębokie uczenie się jest osłabione pomimo złego wymiaru VC?
Wzór Vapnika – Chervonenkisa (VC) dla sieci neuronowych zawiera się w przedziale od do , przy czym w najgorszym przypadku, gdzie jest liczbą krawędzi i to liczba węzłów. Liczba próbek treningowych potrzebnych do uzyskania silnej gwarancji uogólnienia jest liniowa z wymiarem VC.O(E)O(E)O(E)O(E2)O(E2)O(E^2)O(E2V2)O(E2V2)O(E^2V^2)EEEVVV Oznacza to, że w przypadku sieci z miliardami …
5
Dlaczego badania algorytmów genetycznych uległy spowolnieniu?
Omawiając dziś niektóre tematy wprowadzające, w tym wykorzystanie algorytmów genetycznych; Powiedziano mi, że badania naprawdę spowolniły w tej dziedzinie. Podany powód był taki, że większość ludzi koncentruje się na uczeniu maszynowym i eksploracji danych. Aktualizacja: czy to jest dokładne? A jeśli tak, jakie zalety ma ML / DM w porównaniu …
2
Czy istnieją ulepszenia w algorytmie Dany Angluin do uczenia się regularnych zestawów
W swojej zasadniczej pracy z 1987 roku Dana Angluin przedstawia algorytm wielomianowy do nauki DFA na podstawie zapytań członkowskich i teorii (kontrprzykłady do proponowanego DFA). Pokazuje, że jeśli próbujesz nauczyć się minimalnego DFA ze stanami , a twój największy przykład ma długość , to musisz wykonać kwerendy członkostwa i co …
2
Dlaczego sieci neuronowe wydają się działać lepiej z ograniczeniami nałożonymi na ich topologię?
W pełni połączone (przynajmniej warstwa po warstwie z więcej niż 2 ukrytymi warstwami) sieci backprop są uniwersalnymi uczniami. Niestety, często są powolne w nauce i mają tendencję do nadmiernego dopasowania lub mają niezręczne uogólnienia. Po wygłupianiu się z tymi sieciami zauważyłem, że przycinanie niektórych krawędzi (tak, że ich waga jest …
4
Jak ustalić prawdopodobne połączenia w sieci społecznościowej?
Interesuje mnie określenie podejścia do rozwiązania algorytmu „sugerowanych przyjaciół”. Facebook ma funkcję, w której poleci ci osoby, z którymi według ciebie możesz się zapoznać. Ci użytkownicy zwykle (z wyłączeniem skrajnych przypadków, w których użytkownik szczególnie poleca znajomemu ) mają bardzo podobną sieć do siebie. Oznacza to, że liczba wspólnych znajomych …
2
Dlaczego typ pustki C nie jest analogiczny do typu pusta / dolna?
Wikipedia, jak również inne źródła, które znalazłem, wskazują voidtyp C jako typ jednostki, a nie typ pusty. Uważam to za mylące, ponieważ wydaje mi się, że voidlepiej pasuje do definicji typu pustego / dolnego. voidO ile wiem, nie zamieszkują żadnych wartości . Funkcja z typem zwracanym void określa, że ​​funkcja …
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 
1
Których algorytmów uczenia maszynowego można użyć do prognoz szeregów czasowych?
Obecnie bawię się prognozami szeregów czasowych (szczególnie na rynku Forex). Widziałem kilka artykułów naukowych na temat sieci stanów echa, które są stosowane do prognoz Forex. Czy istnieją inne dobre algorytmy uczenia maszynowego do tego celu? Interesujące byłoby również wydobycie „rentownych” wzorów z szeregów czasowych.
6
Generowanie kombinacji z zestawu par bez powtarzania elementów
Mam zestaw par. Każda para ma taką postać (x, y), że x, y należą do liczb całkowitych z zakresu [0,n). Jeśli więc n wynosi 4, to mam następujące pary: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) Mam już pary. Teraz muszę zbudować kombinację za pomocą n/2par, tak aby żadna liczba całkowita …
12
Dlaczego nadmierne dopasowanie jest złe?
Przebadałem to wiele i mówią, że zbyt złe dopasowanie do uczenia maszynowego jest złe, ale nasze neurony stają się bardzo silne i znajdują najlepsze działania / zmysły, które omijamy lub których unikamy, a ponadto można je zmniejszać / zwiększać od złych / dobry przez złe lub dobre wyzwalacze, co oznacza, …
4
Jaka jest różnica między siecią neuronową, systemem głębokiego uczenia się i siecią głębokich przekonań?
Jaka jest różnica między siecią neuronową, systemem głębokiego uczenia się i siecią głębokich przekonań? O ile pamiętam, twoja podstawowa sieć neuronowa jest czymś w rodzaju 3 warstw, a Deep Belief Systems opisałem jako sieci neuronowe ułożone jedna na drugiej. Do niedawna nie słyszałem o Deep Learning Systems, ale mocno podejrzewam, …
1
Grupowanie piosenek (The Joe Walsh Problem)
Orły to rockowa supergrupa z lat 70. i 80., odpowiedzialna za takie klasyki jak Hotel California . Mają dwa dość charakterystyczne dźwięki, jeden, w którym gitarzysta Joe Walsh jest obecny (na przykład w Life in the Fast Lane ), a drugi, gdy jest nieobecny. Te ostatnie utwory mają znacznie bardziej …
2
Jaka kombinacja struktur danych skutecznie przechowuje dyskretne sieci bayesowskie?
Rozumiem teorię leżącą u podstaw sieci bayesowskich i zastanawiam się, co trzeba zbudować w praktyce. Powiedzmy na przykład, że mam sieć bayesowską (ukierunkowaną) 100 dyskretnych zmiennych losowych; każda zmienna może przyjąć jedną z maksymalnie 10 wartości. Czy przechowuję wszystkie węzły w DAG i dla każdego węzła przechowuję tabelę prawdopodobieństwa warunkowego …
2
Dlaczego geny diploidalne (dominujące / recesywne) nie są powszechnie stosowane w algorytmach genetycznych?
W większości implementacji algorytmów genetycznych nacisk kładziony jest na krzyżowanie i mutację. Ale w jakiś sposób większość z nich pomija diploidalną (dominującą / recesywną) naturę genów. O ile moje (ograniczone) rozumienie dominuje / recesywna natura genów jest bardzo ważnym czynnikiem decydującym o rzeczywistych cechach organizmu. Więc moje pytanie brzmi: dlaczego …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.